JP5154311B2 - 磁気共鳴イメージング装置および神経伝達物質定量化方法 - Google Patents

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Description

本発明は、磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）装置および神経伝達物質定量化方法に関する。特に、本発明は、被検体の脳についてスキャン（ｓｃａｎ）を実施することによって当該脳から収集される磁気共鳴信号によるスペクトル（ｓｐｅｃｔｒｕｍ）と、当該脳の神経伝達物質においてＮ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ：Ｎ−ａｃｅｔｙｌ ａｓｐａｒｔａｔｅ）とγ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ：ｇａｍｍａ ａｍｉｎｏｂｕｔｙｒｉｃ ａｃｉｄ）とグルタミン（Ｇｌｎ：ｇｌｕｔａｍｉｎ）とグルタメート（Ｇｌｕ：ｇｌｕｔａｍａｔｅ）とのそれぞれを含有する複数のファントム（ｐｈａｎｔｏｍ）のそれぞれについてスキャンを実施することによって当該ファントムのそれぞれから収集される磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて、その脳に含まれる神経伝達物質を定量化する、磁気共鳴イメージング装置および神経伝達物質定量化方法に関する。
磁気共鳴イメージング装置は、被検体の撮影領域についてスキャンを実施することによって、その撮影領域についてイメージングを実施する。
たとえば、磁気共鳴イメージング装置においては、静磁場が形成される撮像空間において被検体の撮影領域にＲＦパルスを送信することにより、その撮影領域におけるプロトンのスピンを核磁気共鳴（ＮＭＲ：Ｎｕｃｌｅａｒ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ）現象によって励起させ、その励起されたスピンにより発生する磁気共鳴（ＭＲ）信号を受信する。その後、このスキャンの実施により得られた磁気共鳴信号を、ローデータ（Ｒａｗ Ｄａｔａ）として、その被検体の撮影領域について磁気共鳴画像を生成する。
この磁気共鳴イメージング装置においては、被検体の代謝物質についてスペクトルを測定する磁気共鳴スペクトロスコピー（ＭＲＳ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）が実施されている。
ＭＲＳにおいては、たとえば、人体の脳において存在する、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）、グルタミン（Ｇｌｎ）、グルタメート（Ｇｌｕ）などの神経伝達物質について、定量的評価を実施している。（例えば、非特許文献１から４参照）。
ここでは、ＰＲＥＳＳ（Ｐｏｉｎｔ−Ｒｅｓｏｌｖｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）法により人体の脳について得られるスペクトルを用いて定量的評価が実施されている（例えば、特許文献１参照）。また、この他に、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によりスペクトルを得ることが提案されている（たとえば、非特許文献５，特許文献２参照）。
特開２００４−１４８０２４号公報（段落０００２など） 特開２００７−１５９９２８号公報（段落０００４など） "Ｈｏｍｏｎｕｃｌｅａｒ Ｊ−ｒｅｆｏｃｕｓｅｄ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｄｉｔｉｎｇ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｇｌｕｔａｍｉｎｅ ａｎｄ ｇｌｕｔａｍａｔｅ ｂｙ １Ｈ ＮＭＲ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ"，Ｌｅｅ ＨＫ，Ｙａｍａｎ Ａ， Ｎａｌｃｉｏｇｌｕ Ｏ．Ｍａｇｎ Ｒｅｓｏｎ Ｍｅｄ． １９９５ Ａｕｇ；３４（２）：ｐ．２５３−９ "Ｌｏｃａｌｉｚｅｄ １Ｈ ＮＭＲ ｓｐｅｃｔｒａ ｏｆ ｇｌｕｔａｍａｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｈｕｍａｎ ｂｒａｉｎ"，Ｒｏｔｈｍａｎ ＤＬ， Ｈａｎｓｔｏｃｋ ＣＣ， Ｐｅｔｒｏｆｆ ＯＡ， Ｎｏｖｏｔｎｙ ＥＪ， Ｐｒｉｃｈａｒｄ ＪＷ， Ｓｈｕｌｍａｎ ＲＧ．Ｍａｇｎ Ｒｅｓｏｎ Ｍｅｄ． １９９２ Ｍａｙ；２５（１）：ｐ．９４−１０６． "Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｈｉｄｄｅｎ ｍｅｔａｂｏｌｉｔｅｓ ｂｙ ｌｏｃａｌｉｚｅｄ ｐｒｏｔｏｎ ｍａｇｎｅｔｉｃ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｉｎ ｖｉｖｏ"，Ｗｅｂｅｒ ＯＭ， Ｔｒａｂｅｓｉｎｇｅｒ ＡＨ， Ｄｕｃ ＣＯ， Ｍｅｉｅｒ Ｄ， Ｂｏｅｓｉｇｅｒ Ｐ．Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ． １９９７ Ｄｅｃ；５（６）：４７１−９１ Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｉｎ ｖｉｖｏ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｄｉｔｉｎｇ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎ． Ｍｅｓｃｈｅｒ Ｍ， Ｍｅｒｋｌｅ Ｈ， Ｋｉｒｓｃｈ Ｊ， Ｇａｒｗｏｏｄ Ｍ， Ｇｒｕｅｔｔｅｒ Ｒ． Ｒｅｌａｔｅｄ Ａｒｔｉｃｌｅｓ．ＮＭＲ Ｂｉｏｍｅｄ． １９９８ Ｏｃｔ；１１（６）：ｐ．２６６−７２ "Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｒｅｄｕｃｅｄ Ｇｌｕｔａｔｈｉｏｎｅ（ＧＳＨ） ｉｎ Ｈｕｍａｎ Ｂｒａｉｎ Ｕｓｉｎｇ ＬＣＭｏｄｅｌ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ−Ｅｄｉｔｅｄ Ｓｐｅｃｔｒａ"，ｂｙ Ｍｅｌｉｓｓａ Ｔｅｒｐｓｔｒａ，Ｐｉｅｒｒｅ−Ｇｉｌｌｅｓ Ｈｅｎｒｙ， ａｎｄ Ｒｏｌｆ Ｇｒｕｅｔｅｒ， Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ ５０， ｐ．１９−２３
複数の神経伝達物質は磁気共鳴周波数が互いに近接する場合があるため、上記にて得られるスペクトルは、複数の神経伝達物質に対応するスペクトルが互いに重なり合う場合がある。このため、そのスペクトルから各神経伝達物質のスペクトルを分離して抽出することが困難な場合があり、各神経伝達物質について定量的評価を実施することが容易ではない場合がある。
このため、複数の異なるエコー時間（ＴＥ）において得られる複数のスペクトルについて差分処理を実施することによって、所望な神経伝達物質について定量化を実施する差分法などのさまざまな方法が提案されている。
しかしながら、上記の差分法においては、異なるエコー時間にてスキャンを実施することで得られるスペクトルは、Ｔ２減衰が異なる時点で計測されることになるため、高精度に定量化をすることが困難になる場合がある。また、その他の方法においては、ＳＮ比が低く、高精度に定量化をすることが困難になる場合がある。
また、神経伝達物質において、特に、γ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）、グルタミン（Ｇｌｎ）、グルタメート（Ｇｌｕ）については、スペクトルを高精度に得ることが困難であるため、定量的評価を実施することが容易ではない。
このように、従来においては、神経伝達物質について高精度に定量化することが困難な場合がある。特に、γ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）、グルタミン（Ｇｌｎ）、グルタメート（Ｇｌｕ）については、この不具合が顕在化する場合がある。
したがって、本発明は、神経伝達物質について高精度に定量化することが可能な、磁気共鳴イメージング装置および神経伝達物質定量化方法を提供する。
本発明は、被検体の脳についてスキャンを実施することによって当該脳から磁気共鳴信号を収集すると共に、当該脳の神経伝達物質においてＮ−アセチルアスパレートとγ−アミノ酪酸とグルタミンとグルタメートとのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについてスキャンを実施することによって当該ファントムのそれぞれから磁気共鳴信号を収集するスキャン部と、前記スキャン部によって前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルと前記複数のファントムのそれぞれから収集された磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて前記脳の神経伝達物質について定量化するようにデータ処理を実施する定量化処理部とを有する磁気共鳴イメージング装置であって、前記スキャン部は、前記脳と前記複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンを、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって、エコー時間が互いに同じになるように実施する。
好適には、前記スキャン部は、３テスラの静磁場が形成された撮像空間において、前記エコー時間が６１ｍｓになるように前記複数のスキャンを実施する。
好適には、前記定量化処理部は、前記複数の基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第１の定量化処理部と、前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第２の定量化処理部と、前記第２の定量化処理部によって算出されたスペクトルの半値幅と前記第１の定量化処理部によって算出された複数の基準スペクトルの半値幅との差分値に基づいて、前記複数の基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応するようにデータ処理を実施する第３の定量化処理部とを有し、前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化するデータ処理を実施する。
好適には、前記第１の定量化処理部は、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施し、前記第２の定量化処理部は、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施する。
好適には、前記定量化処理部は、前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルと、前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルとについてフィッティング処理を実施することによって、当該Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルについて周波数と強度とを補正するデータ処理を実施する第４の定量化処理部と、前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとのそれぞれについて、周波数を補正するデータ処理を、前記第４の定量化処理部が補正した周波数の補正値に対応するように実施する第５の定量化処理部と、前記脳のスペクトルと、前記第４の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルとを差分処理することによって、第１の差分スペクトルを算出する第６の定量化処理部と、前記第５の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルの強度について補正するデータ処理を、前記第６の定量化処理部によって算出された第１の差分スペクトルと、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第７の定量化処理部と、前記第６の定量化処理部によって算出された第１の差分スペクトルと、前記第７の定量化処理部によって強度について補正された基準スペクトルとを差分処理することによって、第２の差分スペクトルを算出する第８の定量化処理部と、前記第５の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルの強度と、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルの強度とについて補正するデータ処理を、前記第８の定量化処理部によって算出された第２の差分スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルおよびグルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第９の定量化処理部とを含み、当該定量化処理部は、前記第４の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第７の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第９の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルとを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。
本発明は、被検体の脳についてスキャンを実施することによって当該脳から収集される磁気共鳴信号によるスペクトルと、当該脳の神経伝達物質においてＮ−アセチルアスパレートとγ−アミノ酪酸とグルタミンとグルタメートとのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについてスキャンを実施することによって当該ファントムのそれぞれから収集される磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて、前記脳の神経伝達物質について定量化する神経伝達物質定量化方法であって、前記脳と前記複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンは、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって、エコー時間が互いに同じになるように実施される。
好適には、前記複数のスキャンは、３テスラの静磁場が形成された撮像空間において、前記エコー時間が６１ｍｓになるように実施される。
好適には、前記複数の基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第１の定量化処理ステップと、前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第２の定量化処理ステップと、前記第２の定量化処理ステップによって算出されたスペクトルの半値幅と前記第１の定量化処理ステップによって算出された複数の基準スペクトルの半値幅との差分値に基づいて、前記複数の基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応するようにデータ処理を実施する第３の定量化処理ステップとを有し、前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化するデータ処理を実施する。
好適には、前記第１の定量化処理ステップにおいては、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施し、前記第２の定量化処理ステップにおいては、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施する。
好適には、前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルと、前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルとについてフィッティング処理を実施することによって、当該Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルについて周波数と強度とを補正するデータ処理を実施する第４の定量化処理ステップと、前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとのそれぞれについて、周波数を補正するデータ処理を、前記第４の定量化処理ステップにて補正した周波数の補正値に対応するように実施する第５の定量化処理ステップと、前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルと、前記第４の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルとを差分処理することによって、第１の差分スペクトルを算出する第６の定量化処理ステップと、前記第５の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルの強度について補正するデータ処理を、前記第６の定量化処理ステップによって算出された第１の差分スペクトルと、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第７の定量化処理ステップと、前記第６の定量化処理ステップによって算出された第１の差分スペクトルと、前記第７の定量化処理ステップによって強度について補正された基準スペクトルとを差分処理することによって、第２の差分スペクトルを算出する第８の定量化処理ステップと、前記第５の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルの強度と、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルの強度とについて補正するデータ処理を、前記第８の定量化処理ステップによって算出された第２の差分スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルおよびグルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第９の定量化処理ステップとを含み、前記第４の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第７の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第９の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルとを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。
本発明によれば、神経伝達物質について高精度に定量化することが可能な、磁気共鳴イメージング装置および神経伝達物質定量化方法を提供することができる。
以下より、本発明にかかる実施形態の一例について図面を参照して説明する。
（装置構成）
図１は、本発明にかかる実施形態において、磁気共鳴イメージング装置１の構成を示す構成図である。
図１に示すように、磁気共鳴イメージング装置１は、スキャン部２と、操作コンソール部３とを有している。
磁気共鳴イメージング装置１においては、静磁場が形成された撮像空間Ｂにおいて被検体の撮影領域へＲＦパルスを送信し、そのＲＦパルスが送信された撮影領域にて発生する磁気共鳴信号を受信するように、スキャン部２が被検体の撮影領域についてスキャンを実施する。本実施形態においては、人体である被検体ＳＵの脳についてスキャンを実施することによって、その脳から磁気共鳴信号を収集する。
その後、磁気共鳴イメージング装置１においては、そのスキャンの実施によって収集された磁気共鳴信号について、操作コンソール部３がデータ処理を実施し、撮影領域の情報を得る。本実施形態においては、人体である被検体ＳＵの脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルについてデータ処理を実施し、その脳の神経伝達物質について定量化する。
スキャン部２について説明する。
スキャン部２は、図１に示すように、静磁場マグネット部１２と、勾配コイル部１３と、ＲＦコイル部１４と、被検体移動部１５と、ＲＦ駆動部２２と、勾配駆動部２３と、データ収集部２４とを有しており、操作コンソール部３から出力される制御信号に基づいて、被検体ＳＵの撮影領域についてスキャンを実施する。
スキャン部２は、たとえば、円筒形状になるように形成されており、その中心部分の円柱状の空間が、被検体ＳＵについて撮像を行う撮像空間Ｂとして設けられ、その撮像空間Ｂに被検体ＳＵを収容するように構成されている。そして、スキャン部２は、被検体ＳＵの撮影領域についてスキャンを実施する際には、静磁場マグネット部１２によって静磁場が形成された撮像空間Ｂ内において、被検体移動部１５において載置された被検体ＳＵの撮影領域のスピンを励起するようにＲＦコイル部１４がＲＦパルスを送信すると共に、そのＲＦパルスが送信された被検体ＳＵの撮影領域に勾配コイル部１３が勾配パルスを送信する。そして、被検体ＳＵの撮影領域において発生する磁気共鳴信号をＲＦコイル部１４が受信する。
詳細については後述するが、本実施形態においては、スキャン部２は、被検体ＳＵの脳についてスキャンを実施することによって、その脳から磁気共鳴信号を収集する。そして、さらに、スキャン部２は、その被検体ＳＵの脳における神経伝達物質において、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）とγ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）とグルタミン（Ｇｌｎ）とグルタメート（Ｇｌｕ）とのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについて、スキャンを実施することによって、そのファントムのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する。
ここでは、スキャン部２は、その脳と、その複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンを、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって実施する。このとき、スキャン部２は、各スキャンにおけるエコー時間が互いに同じになるように実施する。具体的には、スキャン部２は、３テスラの静磁場が形成された撮像空間において、そのエコー時間が６１ｍｓになるように、この複数のスキャンのそれぞれを実施する。
スキャン部２の各構成要素について、順次、説明する。
静磁場マグネット部１２は、超伝導磁石（図示なし）を含み、被検体ＳＵが収容される撮像空間Ｂに静磁場を形成するように構成されている。ここでは、静磁場マグネット部１２は、被検体移動部１５において載置されている被検体ＳＵの体軸方向（ｚ方向）に沿うように静磁場を形成する。すなわち、静磁場マグネット部１２は、水平磁場型である。この他に、静磁場マグネット部１２は、垂直磁場型であって、たとえば、一対の永久磁石が対面する方向に沿って静磁場を形成するように構成されていてもよい。
なお、本実施形態においては、静磁場マグネット部１２は、３テスラの磁場強度の静磁場を撮像空間Ｂに形成するように構成されている。
勾配コイル部１３は、静磁場マグネット部１２によって静磁場が形成された撮像空間Ｂに勾配磁場を形成し、ＲＦコイル部１４が受信する磁気共鳴信号に空間位置情報を付加するように構成されている。ここでは、勾配コイル部１３は、ｘ方向とｙ方向とｚ方向との互いに直交する３軸方向のそれぞれに対応するように、３系統からなる。これらは、撮像条件に応じて、周波数エンコード（ｅｎｃｏｄｅ）方向と位相エンコード方向とスライス（ｓｌｉｃｅ）選択方向とのそれぞれに勾配磁場を形成するように、勾配パルスを送信する。具体的には、勾配コイル部１３は、被検体ＳＵの撮影領域に対応するように、その被検体ＳＵのスライス選択方向に勾配磁場を印加し、ＲＦコイル部１４がＲＦパルスを送信することによって励起させる被検体ＳＵのスライスを選択する。また、勾配コイル部１３は、被検体ＳＵの位相エンコード方向に勾配磁場を印加し、ＲＦパルスにより励起されたスライスにおいて生ずる磁気共鳴信号を位相エンコードする。そして、勾配コイル部１３は、被検体ＳＵの周波数エンコード方向に勾配磁場を印加し、ＲＦパルスにより励起されたスライスにおいて生ずる磁気共鳴信号を周波数エンコードする。
ＲＦコイル部１４は、静磁場が形成される撮像空間Ｂ内において、電磁波であるＲＦパルスを送信して高周波磁場を形成し、被検体ＳＵの撮影領域におけるプロトンのスピンを励起する。そして、ＲＦコイル部１４は、その励起された被検体ＳＵの撮影領域内のプロトンから発生する電磁波を、磁気共鳴信号として受信する。
ここでは、ＲＦコイル部１４は、図１に示すように、送信コイル１４ａと、受信コイル１４ｂとを有する。ここで、送信コイル１４ａは、たとえば、バードケージ（ｂｉｒｄｃａｇｅ）型のボディコイル（ｂｏｄｙ ｃｏｉｌ）であって、被検体ＳＵの撮影領域を囲むように配置されており、ＲＦパルスを送信する。一方、受信コイル１４ｂは、たとえば、着脱自在な表面コイルであり、被検体ＳＵの撮影領域に対応するように配置され、その撮影領域から磁気共鳴信号を受信する。たとえば、受信コイル１４ｂは、被検体ＳＵの撮影領域を収容する収容空間（図示なし）が形成されており、その収容空間において被検体ＳＵの撮影領域を収容するように配置される。
被検体移動部１５は、クレードル１５ａとクレードル移動部１５ｂとを有しており、制御部３０から出力される制御信号に基づいて、撮像空間Ｂの内部と外部との間において、クレードル１５ａをクレードル移動部１５ｂが移動させるように構成されている。
ここで、被検体移動部１５のクレードル１５ａは、被検体ＳＵが載置される載置面を備えたテーブルであり、図１に示すように、クレードル移動部１５ｂによって、水平方向ｘｚと上下方向ｙとのそれぞれの方向に移動され、静磁場が形成される撮像空間Ｂに搬出入される。そして、図１に示すように、クレードル１５ａは、その載置面に載置された被検体ＳＵの撮影領域から磁気共鳴信号を受信する受信コイル１４ｂが、その載置面に配置されるように構成されている。
また、被検体移動部１５のクレードル移動部１５ｂは、クレードル１５ａを撮像空間Ｂの内部と外部との間において移動するように構成されている。つまり、クレードル移動部１５ｂは、クレードル１５ａを撮像空間Ｂの外部から内部へ移動させることによって、撮像空間Ｂの内部へ収容させるように構成されている。クレードル移動部１５ｂは、たとえば、ローラー式駆動機構を備えており、アクチュエータによりローラーを駆動させてクレードル１５ａを水平方向ｘｚに移動する。また、クレードル移動部１５ｂは、たとえば、アーム式駆動機構を備えており、交差した２本のアーム間の角度を可変することにより、クレードル１５ａを上下方向ｙに移動する。
ＲＦ駆動部２２は、ＲＦコイル部１４を駆動させて撮像空間Ｂ内にＲＦパルスを送信させて、撮像空間Ｂに高周波磁場を形成させるように構成されている。具体的には、ＲＦ駆動部２２は、操作コンソール部３から出力される制御信号に基づいて、ゲート変調器（図示なし）を用いてＲＦ発振器（図示なし）から出力される信号を所定のタイミングおよび所定の包絡線の信号に変調した後に、そのゲート変調器により変調された信号を、ＲＦ電力増幅器（図示なし）によって増幅してＲＦコイル部１４に出力し、ＲＦパルスを送信させる。
勾配駆動部２３は、操作コンソール部３から出力される制御信号に基づいて、勾配パルスを勾配コイル部１３に印加して駆動させ、静磁場が形成されている撮像空間Ｂ内に勾配磁場を発生させるように構成されている。勾配駆動部２３は、３系統の勾配コイル部１３に対応して３系統の駆動回路（図示なし）を有する。
データ収集部２４は、操作コンソール部３から出力される制御信号に基づいて、ＲＦコイル部１４が受信する磁気共鳴信号を収集するように構成されている。ここでは、データ収集部２４は、ＲＦコイル部１４が受信する磁気共鳴信号をＲＦ駆動部２２のＲＦ発振器（図示なし）の出力を参照信号として位相検波器（図示なし）が位相検波する。その後、Ａ／Ｄ変換器（図示なし）を用いて、このアナログ信号である磁気共鳴信号をデジタル信号に変換して出力する。
操作コンソール部３について説明する。
操作コンソール部３は、図１に示すように、制御部３０と、データ処理部３１と、操作部３２と、表示部３３と、記憶部３４とを有している。操作コンソール部３は、スキャン部２が被検体ＳＵの撮影領域についてスキャンを実施するように制御する。そして、操作コンソール部３は、そのスキャン部２がスキャンを実施することによって収集した磁気共鳴信号についてデータ処理を実行して、その被検体ＳＵの撮影領域についてスペクトル情報を得るように構成されている。
操作コンソール部３の各構成要素について、順次、説明する。
制御部３０は、コンピュータと、コンピュータに所定のデータ処理を実行させるプログラムを記憶するメモリとを有しており、各部を制御する。ここでは、制御部３０は、設定されたスキャン条件に対応するように、ＲＦ駆動部２２と勾配駆動部２３とデータ収集部２４とのそれぞれに制御信号を出力することによって、スキャンを実行させる。そして、これと共に、データ処理部３１と表示部３３と記憶部３４とへ、制御信号を出力し、制御を行う。
データ処理部３１は、コンピュータと、そのコンピュータを用いて所定のデータ処理を実行するプログラムを記憶するメモリとを有しており、制御部３０から出力された制御信号に基づいて、コンピュータがプログラムによって機能して、各データ処理を実施するように構成されている。
図２は、本発明にかかる実施形態において、データ処理部３１の機能ブロック図である。
図２に示すように、データ処理部３１は、スキャン条件設定部３１ａと、定量化処理部３１ｂとを有する。
ここで、データ処理部３１のスキャン条件設定部３１ａは、操作部３２においてオペレータによって入力された指令に基づいて、被検体ＳＵについてスキャンを実施する際のスキャン条件を設定するように構成されている。本実施形態においては、上述したように、スキャン条件設定部３１ａは、被検体の脳から磁気共鳴信号を収集するために実行するスキャンについて、スキャン条件を設定する。また、スキャン条件設定部３１ａは、その被検体ＳＵの脳における神経伝達物質において、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）とγ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）とグルタミン（Ｇｌｎ）とグルタメート（Ｇｌｕ）とのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれから磁気共鳴信号を収集するために実行する複数のスキャンについて、スキャン条件を設定する。具体的には、スキャン条件設定部３１ａは、被検体ＳＵの脳と、複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンを、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって実施するように、スキャン条件を設定する。また、スキャン条件設定部３１ａは、複数のスキャンのそれぞれにおけるエコー時間が６１ｍｓになるように、スキャン条件を設定する。
そして、データ処理部３１の定量化処理部３１ｂは、スキャン部２によって被検体ＳＵの脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルと複数のファントムのそれぞれから収集された磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて、その被検体ＳＵの脳の神経伝達物質について定量化するようにデータ処理を実施する。
ここでは、定量化処理部３１ｂは、まず、スキャン部２によって被検体の脳から収集された磁気共鳴信号に基づいて、その脳のスペクトルを生成すると共に、複数のファントムのそれぞれから収集された磁気共鳴信号のそれぞれに基づいて、複数のファントムの基準スペクトルを生成する。具体的には、スキャンの実施によってデータ収集部２４が収集した磁気共鳴信号をデジタル信号として取得し、そのデジタル信号に変換された磁気共鳴信号に対して逆フーリエ変換することによって、各スペクトルを生成する。ここでは、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）とγ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）とグルタミン（Ｇｌｎ）とグルタメート（Ｇｌｕ）とのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれから収集された磁気共鳴信号に基づいて、ＮＡＡ基準スペクトルとＧＡＢＡ基準スペクトルとＧｌｎ基準スペクトルとＧｌｕ基準スペクトルとを生成する。そして、その脳のスペクトルと、その複数のファントムの基準スペクトルとに基づいて、その被検体ＳＵの脳の神経伝達物質について定量化するように構成されている。
図３は、本発明にかかる実施形態において、定量化処理部３１ｂの機能ブロック図である。
図３に示すように、定量化処理部３１ｂは、第１の定量化処理部３０１と、第２の定量化処理部３０２と、第３の定量化処理部３０３と、第４の定量化処理部３０４と、第５の定量化処理部３０５と、第６の定量化処理部３０６と、第７の定量化処理部３０７と、第８の定量化処理部３０８と、第９の定量化処理部３０９とを有する。
定量化処理部３１ｂの第１の定量化処理部３０１は、複数のファントムの基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する。つまり、ＮＡＡ基準スペクトルとＧＡＢＡ基準スペクトルとＧｌｎ基準スペクトルとＧｌｕ基準スペクトルとのそれぞれについて、半値幅と周波数とを算出する。ここでは、第１の定量化処理部３０１は、マーカット・フィッティング（Ｍａｒｑｕａｒｄｔ Ｆｉｔｔｉｎｇ）処理にて、このデータ処理を実施するように構成されている。
定量化処理部３１ｂの第２の定量化処理部３０２は、被検体ＳＵの脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）に対応するスペクトルについて、半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する。ここでは、第２の定量化処理部３０２は、上記と同様に、マーカット・フィッティング処理にて、このデータ処理を実施するように構成されている。
定量化処理部３１ｂの第３の定量化処理部３０３は、第２の定量化処理部３０２によって算出された被検体ＳＵの脳のスペクトルの半値幅と、第１の定量化処理部３０１によって算出された複数のファントムの基準スペクトルの半値幅との差分値に基づいて、その複数の基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応するようにデータ処理を実施する。つまり、ＮＡＡ基準スペクトルとＧＡＢＡ基準スペクトルとＧｌｎ基準スペクトルとＧｌｕ基準スペクトルとのそれぞれについて、上記のようにアポダイゼーションを適応する。
定量化処理部３１ｂの第４の定量化処理部３０４は、第３の定量化処理部３０３によってデータ処理が実施された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）を含有するファントムの基準スペクトルと、被検体ＳＵの脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）に対応するスペクトルとについて、フィッティング処理を実施することによって、そのＮ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）を含有するファントムの基準スペクトルについて、周波数と強度とを補正するデータ処理を実施する。つまり、被検体ＳＵの脳のＮＡＡスペクトルにＮＡＡ基準スペクトルがフィッティングするように、ＮＡＡ基準スペクトルの周波数と強度とを補正する。
定量化処理部３１ｂの第５の定量化処理部３０５は、第３の定量化処理部３０３によってデータ処理が実施された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタミン（Ｇｌｎ）を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメート（Ｇｌｕ）を含有するファントムの基準スペクトルとのそれぞれについて、周波数を補正するデータ処理を、第４の定量化処理部３０４が補正した周波数の補正値に対応するように実施する。つまり、ＮＡＡ基準スペクトルについて補正された周波数の補正値に対応するように、ＧＡＢＡ基準スペクトルと、Ｇｌｎ基準スペクトルと、Ｇｌｕ基準スペクトルとのそれぞれの周波数について補正する。
第６の定量化処理部３０６は、被検体ＳＵの脳のスペクトルと、第４の定量化処理部３０４によってデータ処理が実施された基準スペクトル（Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトル）とを差分処理することによって、第１の差分スペクトルを算出する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルから、周波数と強度とが補正されたＮＡＡ基準スペクトルを差分するように、差分処理を実施する。
定量化処理部３１ｂの第７の定量化処理部３０７は、第５の定量化処理部３０５によってデータ処理が実施された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）を含有するファントムの基準スペクトルの強度について補正するデータ処理を、第６の定量化処理部３０６によって算出された第１の差分スペクトルと、γ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルからＮＡＡ基準スペクトルが差分されることによって算出された第１の差分スペクトルに、ＧＡＢＡ基準スペクトルがフィッティングするように、ＧＡＢＡ基準スペクトルの強度を補正する。
定量化処理部３１ｂの第８の定量化処理部３０８は、第６の定量化処理部３０６によって算出された第１の差分スペクトルと、第７の定量化処理部３０７によって強度について補正された基準スペクトル（γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトル）とを差分処理することによって、第２の差分スペクトルを算出する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルからＮＡＡ基準スペクトルが差分されることによって算出された第１の差分スペクトルから、強度が補正されたＧＡＢＡ基準スペクトルを差分する。
定量化処理部３１ｂの第９の定量化処理部３０９は、第５の定量化処理部３０５によってデータ処理が実施された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、グルタミン（Ｇｌｎ）を含有するファントムの基準スペクトルの強度と、グルタメート（Ｇｌｕ）を含有するファントムの基準スペクトルの強度とについて補正するデータ処理を、第８の定量化処理部３０８によって算出された第２の差分スペクトルと、グルタミン（Ｇｌｎ）を含有するファントムの基準スペクトルおよびグルタメート（Ｇｌｕ）を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって、実施する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルからＮＡＡ基準スペクトルとＧＡＢＡ基準スペクトルとが差分されることによって算出された第２の差分スペクトルに、Ｇｌｎ基準スペクトルおよびＧｌｕ基準スペクトルのそれぞれがフィッティングするように、Ｇｌｎ基準スペクトルおよびＧｌｕ基準スペクトルの強度を補正する。
そして、データ処理部３１の定量化処理部３１ｂは、第４の定量化処理部３０４によってデータ処理が実施された基準スペクトル（Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトル）と、第７の定量化処理部３０７によってデータ処理が実施された基準スペクトル（γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトル）と、第９の定量化処理部３０９によってデータ処理が実施された基準スペクトル（グルタミン（Ｇｌｎ）を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメート（Ｇｌｕ）を含有するファントムの基準スペクトル）とを用いて、脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルに対応するように、周波数と強度とが補正されたＮＡＡ基準スペクトルとＧＡＢＡ基準スペクトルとＧｌｎ基準スペクトルとＧｌｕ基準スペクトルとのそれぞれを用いて、その被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。
操作部３２は、キーボード（ｋｅｙｂｏａｒｄ）やポインティングデバイス（ｐｏｉｎｔｉｎｇ ｄｅｖｉｃｅ）などの操作デバイスにより構成されている。操作部３２は、オペレータによって操作データが入力され、その操作データを制御部３０に出力する。
表示部３３は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｉｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）などの表示デバイスにより構成されており、制御部３０から出力された制御信号に基づいて、表示画面に画像を表示する。ここでは、表示部３３は、オペレータが操作データを入力する入力項目を示す操作画像を、表示画面に表示する。具体的には、被検体ＳＵについてスキャンを実施する際のスキャンパラメータについて入力する入力項目を示すメニュー画像を表示画面に表示する。この他に、本実施形態においては、表示部３３は、定量化処理部３１ｂによって神経伝達物質について定量化されたデータの数値を、表示画面に表示する。
記憶部３４は、メモリにより構成されており、各種データを記憶している。記憶部３４は、その記憶されたデータが必要に応じて制御部３０によってアクセスされる。
（動作）
以下より、上記の磁気共鳴イメージング装置１を用いて、被検体ＳＵの脳の神経伝達物質について定量化する方法について説明する。
図４は、本発明にかかる実施形態において、被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質について定量化する際の動作を示すフロー図である。
被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質について定量化する際には、まず、図４に示すように、ファントムについてスキャンを実施し、基準スペクトルを生成する（Ｓ１１）。
ここでは、被検体ＳＵの脳における神経伝達物質において、Ｎ−アセチルアスパレート（ＮＡＡ）とγ−アミノ酪酸（ＧＡＢＡ）とグルタミン（Ｇｌｎ）とグルタメート（Ｇｌｕ）とのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについて、スキャン部２がスキャンを実施することによって、そのファントムのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する。つまり、ＮＡＡが所定の濃度になるように溶解された溶液を含有するファントムと、ＧＡＢＡが所定の濃度になるように溶解された溶液を含有するファントムと、Ｇｌｎが所定の濃度になるように溶解された溶液を含有するファントムと、Ｇｌｕが所定の濃度になるように溶解された溶液を含有するファントムとのそれぞれについて、スキャンを実施する。
図５は、本発明にかかる実施形態において、ファントムについてスキャンを実施する際のパルスシーケンスを示す図である。図５において、ＲＦは、ＲＦパルスを示し、Ｇｘ，Ｇｙ，Ｇｚは、ｘ方向とｙ方向とｚ方向との３軸方向における勾配パルスを示しており、それぞれは、横軸が時間軸ｔであり、縦軸がパルス強度を示している。
本実施形態においては、図５に示すように、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法に対応するパルスシーケンスによって、複数のファントムのそれぞれについてスキャンを実施する。
具体的には、図５に示すように、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法においては、フリップアングルが９０°である第１ＲＦパルスＲＦ１と、フリップアングルが１８０°である第２ＲＦパルスＲＦ２と、フリップアングルが１８０°である第３ＲＦパルスＲＦ３と、フリップアングルが１８０°である第４ＲＦパルスＲＦ４と、フリップアングルが１８０°である第５ＲＦパルスＲＦ５とを、ＲＦパルスとして順次送信する第１パルスシーケンスを実施する（図５中では、第３ＲＦパルスＲＦ３，第５ＲＦパルスＲＦ５の上方に、「Ｏｎ」と表記している）。ここでは、第３ＲＦパルスＲＦ３と第５ＲＦパルスＲＦ５とは、周波数選択反転パルスであり、第３ＲＦパルスＲＦ３と第５ＲＦパルスＲＦ５とを所定の周波数帯域の信号を抑制するように送信する。また、このとき、第１ＲＦパルスＲＦ１と第２ＲＦパルスＲＦ２との間の時間τ１とし、第４ＲＦパルスＲＦ４と、磁気共鳴信号ＭＲを収集するエコー時間ＴＥとの間の時間τ２としたとき、第２ＲＦパルスＲＦ２と第４ＲＦパルスＲＦ４との間の時間が、τ１＋τ２になるようにスキャンを実施する。そして、第１のパルスシーケンスの他に、この第１のパルスシーケンスにおいて第３ＲＦパルスＲＦ３と第５ＲＦパルスＲＦ５とを送信しない第２のパルスシーケンスを実施する（図５中では、第３ＲＦパルスＲＦ３，第５ＲＦパルスＲＦ５の上方に、「Ｏｆｆ」と表記している）。
そして、パルスシーケンスの実施によって収集した磁気共鳴信号をデジタル信号として取得し、そのデジタル信号に変換された磁気共鳴信号に対して逆フーリエ変換することによって、スペクトルを生成する。その後、第１のパルスシーケンスにて収集される磁気共鳴信号によるスペクトルと、その第２のパルスシーケンスにて収集される磁気共鳴信号によるスペクトルとを差分処理することによって、そのスキャンが実施されたファントムの基準スペクトルを算出する。
図６は、本発明にかかる実施形態において、ファントムの基準スペクトルを示す図である。図６において、横軸は化学シフト（ｐｐｍ）であり、縦軸は、強度である。
図６に示すように、本実施形態においては、ＮＡＡを含有するファントムから収集された磁気共鳴信号に基づいて、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡを生成し、ＧＡＢＡを含有するファントムから収集された磁気共鳴信号に基づいて、ＧＡＢＡ基準スペクトルＦＳＧＡＢＡを生成し、Ｇｌｎを含有するファントムから収集された磁気共鳴信号に基づいて、Ｇｌｎ基準スペクトルＦＳＧｌｎを生成し、Ｇｌｕを含有するファントムから収集された磁気共鳴信号に基づいて、Ｇｌｕ基準スペクトルＦＳＧｌｕを生成する。
本実施形態においては、この複数のファントムのそれぞれについて実施する複数のスキャンのそれぞれを、エコー時間が互いに同じになるように実施する。本実施形態においては、３テスラの静磁場が形成された撮像空間Ｂにおいて、そのエコー時間が６１ｍｓになるように、この複数のスキャンのそれぞれを実施する。さらに、本実施形態においては、第３ＲＦパルスＲＦ３と第５ＲＦパルスＲＦ５との周波数を１．９ｐｐｍの化学シフトに対応するように印加することによって、各スキャンを実施する。そして、上記のようにして、各ファントムの基準スペクトルをそれぞれ算出する。
つぎに、図４に示すように、被検体ＳＵの脳についてスキャンを実施し、脳のスペクトルを生成する（Ｓ２１）。
ここでは、人体である被検体ＳＵの脳についてスキャン部２がスキャンを実施することによって、その被検体ＳＵの脳から磁気共鳴信号を収集する。
具体的には、上記の複数のファントムについてスキャンを実施した場合と同様に、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法に対応するパルスシーケンスによって、その被検体ＳＵの脳についてスキャンを実施する。すなわち、複数のファントムにて実施したスキャンとエコー時間が同じ６１ｍｓになるように、被検体ＳＵの脳についてスキャンを実施する。そして、その被検体ＳＵの脳のスペクトルを生成する。
図７は、本発明にかかる実施形態において、被検体ＳＵの脳の基準スペクトルＳｂを示す図である。図７において、横軸は化学シフト（ｐｐｍ）であり、縦軸は、強度である。
上記のファントムの基準スペクトルを生成した場合と同様なデータ処理を実施することによって、図７に示すように、被検体ＳＵの脳の基準スペクトルＳｂを生成する。
つぎに、図４に示すように、複数のファントムの基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出する（Ｓ３１）。
ここでは、複数のファントムの基準スペクトルについて、半値幅と周波数とを、第１の定量化処理部３０１が算出する。
具体的には、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡと、ＧＡＢＡ基準スペクトルＦＳＧＡＢＡと、Ｇｌｎ基準スペクトルＦＳＧｌｎと、Ｇｌｕ基準スペクトルＦＳＧｌｕとのそれぞれについて、マーカット・フィッティング処理を実施することによって、それぞれの半値幅と周波数とを算出する。このとき、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡは、信号強度が負であるため、その０次の位相を１８０°回した後に、半値幅と周波数とを算出する。
つぎに、図４に示すように、被検体ＳＵの脳のスペクトルにおいてＮＡＡに対応するスペクトルについて半値幅と周波数とを算出する（Ｓ４１）。
ここでは、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルについて、第２の定量化処理部３０２が半値幅と周波数とを算出する。
具体的には、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂについて、マーカット・フィッティング処理にて、半値幅と周波数とを算出する。このとき、上記と同様に、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂの０次の位相を１８０°回した後に、半値幅と周波数とを算出する。
つぎに、図４に示すように、複数のファントムの基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応する（Ｓ５１）。
ここでは、複数の基準スペクトルについて、第３の定量化処理部３０３が指数関数のアポダイゼーションを適応する。
具体的には、上記のステップ（Ｓ４１）にて算出された被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂの半値幅と、上記のステップ（Ｓ３１）にて算出された複数のファントムの基準スペクトルの半値幅との差分値によって、第３の定量化処理部３０３が、複数の基準スペクトルに対して、指数関数のアポダイゼーションを適応する。
つまり、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡと、ＧＡＢＡ基準スペクトルＦＳＧＡＢＡと、Ｇｌｎ基準スペクトルＦＳＧｌｎと、Ｇｌｕ基準スペクトルＦＳＧｌｕとのそれぞれについて、上記のアポダイゼーションを適応する。これによって、その複数の基準スペクトルのピーク形状が、被検体ＳＵの脳のスペクトルに対応するように調整される。
図８から図１１は、本発明にかかる実施形態において、指数関数のアポダイゼーションを適応する動作を説明するための図である。
図８（ａ）に示すように、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルの半値幅が、７．３２４２Ｈｚであり、一方で、図８（ｂ）に示すように、ＮＡＡファントムについて得られたＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡの半値幅が、４．８８２８Ｈｚである場合には、そのＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡの半値幅が、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルの半値幅と同じになるように、指数関数でアポダイゼーションを行う。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルの半値幅である７．３２４２Ｈｚから、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡの半値幅である４．８８２８Ｈｚを差分した差分値の半分の値が、１．２２０７Ｈｚであるので、ＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡの半値幅を、１．２２０７Ｈｚずつ、両方向に広げるように処理する。これにより、アポダイゼーションの適応後のＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡを得る。
そして、図９に示すように、ＧＡＢＡファントムについて得られたＧＡＢＡ基準スペクトルＦＳＧＡＢＡに関しては、上記のようにＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡに適用した指数関数を用いてアポダイゼーションを行って、アポダイゼーションの適応後のＧＡＢＡ基準スペクトルＡＦＳＧＡＢＡを得る。
同様に、図１０に示すように、Ｇｌｎファントムについて得られたＧｌｎ基準スペクトルＦＳＧｌｕに関しても、上記のようにＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡに適用した指数関数を用いてアポダイゼーションを行って、アポダイゼーションの適応後のＧｌｎ基準スペクトルＡＦＳＧｌｎを得る。また、図１１に示すように、Ｇｌｕファントムについて得られたＧｌｕ基準スペクトルＦＳＧｌｕに関しても、上記のようにＮＡＡ基準スペクトルＦＳＮＡＡに適用した指数関数を用いてアポダイゼーションを行って、アポダイゼーションの適応後のＧｌｕ基準スペクトルＡＦＳＧｌｕを得る。
つぎに、図４に示すように、ＮＡＡを含有するファントムのＮＡＡ基準スペクトルについて、周波数と強度とを補正する（Ｓ６１）。
ここでは、上記のステップ（Ｓ５１）にてアポダイゼーションが適応された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡについて、周波数と強度とを補正するデータ処理を、第４の定量化処理部３０４が実施する。
具体的には、アポダイゼーションの適応後のＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡと、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルとについて、フィッティング処理を実施することによって、このＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡについて、周波数と強度とを補正する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂに、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡがフィッティングするように、そのＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡの周波数と強度とを補正する。
本実施形態においては、およそ１．８〜２．２ｐｐｍの化学シフトの範囲において、周波数と強度に自由度を持たせてフィッティングを行って、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡの周波数と強度とについて、補正する。
これによって、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡは、そのピークの形状と、そのピークの化学シフト位置とのそれぞれが、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂに対応するように補正される。
図１２は、本発明にかかる実施形態において、ＮＡＡ基準スペクトルについて、周波数と強度とを補正する動作を説明するための図である。
図１２に示すように、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡのピーク位置と、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルのピーク位置との間に差分値ΔＦがある場合には、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡのピーク位置が、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルのピーク位置とに同じ位置になるように、たとえば、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡを、その差分値ΔＦに対応させて移動させる。また、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡのピークにおける積分値と、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルのピークの積分値とが同じになるように調整することで、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡの強度を補正する。これにより、補正後のＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡを得る。なお、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂを、その差分値ΔＦに対応させて移動させてもよい。
つぎに、図４に示すように、ＧＡＢＡとＧｌｎとＧｌｕとのそれぞれを含有するファントムの基準スペクトルのそれぞれについて、周波数を補正する（Ｓ７１）。
ここでは、上記のステップ（Ｓ５１）にてアポダイゼーションが適応された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、ＧＡＢＡ基準スペクトルＡＦＳＧＡＢＡと、Ｇｌｎ基準スペクトルＡＦＳＧｌｎと、Ｇｌｕ基準スペクトルＡＦＳＧｌｕとのそれぞれについて周波数を補正するデータ処理を、第５の定量化処理部３０５が実施する。
具体的には、上記のステップ（Ｓ６１）にてＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡについて補正された周波数の補正値に対応するように、ＧＡＢＡ基準スペクトルＡＦＳＧＡＢＡと、Ｇｌｎ基準スペクトルＡＦＳＧｌｎと、Ｇｌｕ基準スペクトルＡＦＳＧｌｕとのそれぞれの周波数を補正する。
図１３から図１５は、本発明にかかる実施形態において、ＧＡＢＡ基準スペクトルと、Ｇｌｎ基準スペクトルと、Ｇｌｕ基準スペクトルとについて、周波数を補正する動作を説明するための図である。
上記のステップ（Ｓ６１）にて、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡのピーク位置が、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂにおいてＮＡＡに対応するＮＡＡスペクトルのピーク位置とに同じ位置になるように、ＮＡＡ基準スペクトルＡＦＳＮＡＡを両者の差分値ΔＦに対応させて移動させた場合には、図１３に示すように、ＧＡＢＡ基準スペクトルＡＦＳＧＡＢＡを、その差分値ΔＦに対応するように移動させる。これにより、補正後のＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡを得る。
そして、これと同様に、図１４に示すように、Ｇｌｎ基準スペクトルＡＦＳＧｌｎを、上記の差分値ΔＦに対応するように移動させて、補正後のＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎを得る。また、図１５に示すように、Ｇｌｕ基準スペクトルＡＦＳＧｌｕを、上記の差分値ΔＦに対応させて移動させて、補正後のＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕを得る。
スキャンの実施時において、被検体ＳＵの温度と、各ファントムの温度とが相違する場合には、被検体ＳＵの脳のスペクトルと、各ファントムの基準スペクトルとは、化学シフトが互いに対応しない場合がある。しかし、上記の補正を実施することによって、被検体ＳＵの脳のスペクトルと各ファントムの基準スペクトルとは、化学シフトが互いに対応するように補正される。
つぎに、図４に示すように、被検体ＳＵの脳のスペクトルと、補正されたＮＡＡ基準スペクトルとを差分処理し、第１の差分スペクトルを算出する（Ｓ８１）。
ここでは、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂと、上記のステップ（Ｓ６１）にて周波数と強度とが補正がされたＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡとを、第６の定量化処理部３０６が差分処理することによって、第１の差分スペクトルＳ１を算出する。
図１６は、本発明にかかる実施形態において、第１の差分スペクトルＳ１を示す図である。
図１６に示すように、第１の差分スペクトルＳ１は、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂから、ＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡが差分されたスペクトルとして算出される。
つぎに、図４に示すように、ＧＡＢＡ基準スペクトルの強度について補正する（Ｓ９１）。
ここでは、上記のステップ（Ｓ７１）にて周波数が補正された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、ＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡの強度について補正するデータ処理を、第７の定量化処理部３０７が実施する。
具体的には、上記のステップ（Ｓ８１）にて算出された第１の差分スペクトルＳ１と、上記のステップ（Ｓ７１）にて周波数を補正されたＧＡＢＡ基準スペクトルＦＳＧＡＢＡとについてフィッティング処理をすることによって、そのＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡの強度について補正する。つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂからＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡが差分されることによって算出された第１の差分スペクトルＳ１に、ＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡがフィッティングするように、ＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡの強度を補正する。
本実施形態においては、およそ２．８〜３．２ｐｐｍの化学シフトの範囲において、強度に自由度を持たせてフィッティングを行い、ＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡの強度を補正する。
これによって、ＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡは、そのピークの形状と、そのピークの化学シフト位置とのそれぞれが、被検体ＳＵの脳のスペクトルにＳｂに対応するように補正される。
つぎに、図４に示すように、第１の差分スペクトルと、補正されたＧＡＢＡ基準スペクトルとを差分処理し、第２の差分スペクトルを算出する（Ｓ１０１）。
ここでは、上記のステップ（Ｓ８１）にて算出された第１の差分スペクトルＳ１と、上記のステップ（Ｓ９１）にて強度について補正されたＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡとを、第８の定量化処理部３０８が差分処理することによって、第２の差分スペクトルＳ２を算出する。
つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂからＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡが差分されることによって算出された第１の差分スペクトルＳ１から、強度が補正されたＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡを差分し、第２の差分スペクトルＳ２を算出する。
図１７は、本発明にかかる実施形態において、第２の差分スペクトルＳ２を示す図である。
図１７に示すように、第２の差分スペクトルＳ２は、被検体ＳＵの脳のスペクトルＳｂから、ＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡおよびＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡが差分されたスペクトルとして算出される。
つぎに、図４に示すように、Ｇｌｎ基準スペクトルとＧｌｕ基準スペクトルとの強度について補正する（Ｓ１１１）。
ここでは、上記のステップ（Ｓ７１）にて周波数が補正された複数のファントムの基準スペクトルにおいて、Ｇｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎの強度と、Ｇｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕの強度とについて補正するデータ処理を、第９の定量化処理部３０９が実施する。
具体的には、上記のステップ（Ｓ１０１）によって算出された第２の差分スペクトルＳ２と、上記のステップ（Ｓ７１）にて周波数を補正されたＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎおよびＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕのそれぞれについてフィッティング処理をすることによって、そのＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎの強度とＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕの強度とのそれぞれについて補正する。
つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルからＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡとＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡとが差分されることによって算出された第２の差分スペクトルＳ２に、このＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎおよびＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕのそれぞれがフィッティングするように、そのＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎおよびＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕの強度を補正する。
本実施形態においては、およそ３．５５〜３．９５ｐｐｍの化学シフトの範囲と、およそ２．３〜２．６ｐｐｍの化学シフトの範囲において、強度に自由度を持たせてフィッティングを行い、Ｇｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎの強度と、Ｇｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕの強度とのそれぞれを補正する。
これによって、Ｇｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎと、Ｇｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕは、そのピークの形状と、そのピークの化学シフト位置とのそれぞれが、被検体ＳＵの脳のスペクトルにＳｂに対応するように補正される。
つぎに、図４に示すように、被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質について定量化する（Ｓ１２１）。
ここでは、被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質を定量化するデータ処理を、定量化処理部３１ｂが実施する。
具体的には、上記のステップ（Ｓ６１）においてデータ処理が実施されたＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡと、上記のステップ（Ｓ９１）においてデータ処理が実施されたＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡと、上記のステップ（Ｓ１１１）においてデータ処理が実施されたＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕおよびＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎとを用いて、その被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。
つまり、被検体ＳＵの脳のスペクトルに対応するように、周波数と強度とが補正されたＮＡＡ基準スペクトルＨＦＳＮＡＡとＧＡＢＡ基準スペクトルＨＦＳＧＡＢＡとＧｌｎ基準スペクトルＨＦＳＧｌｎとＧｌｕ基準スペクトルＨＦＳＧｌｕとのそれぞれを用いて、その被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質を定量化する。
より詳細には、上記にて周波数と強度とが補正された後の基準スペクトルにて規定される面積を、ＳＴａとし、周波数と強度とが補正される前の元の基準スペクトルにて規定される面積を、ＳＴｂとし、その基準スペクトルを得る際に用いたファントムにおける神経伝達物質の濃度を、Ｃとした場合に、下記の数式（１）によって、各神経伝達物質の定量値Ｘを算出する。
Ｘ＝（ＳＴａ／ＳＴｂ）×Ｃ ・・・（１）
すなわち、元の基準スペクトルにて規定される面積ＳＴｂ対して、周波数と強度とが補正された後の基準スペクトルにて規定される面積ＳＴａが占める割合（ＳＴａ／ＳＴｂ）を求めた後に、その求めた割合（ＳＴａ／ＳＴｂ）に、ファントムにおける神経伝達物質の濃度Ｃを積算するデータ処理を実施することで、各神経伝達物質の定量値Ｘを算出する。
以上のように、本実施形態においては、被検体ＳＵの脳と複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンを、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって、エコー時間ＴＥが互いに同じになるように実施する。すなわち、同じスキャン条件にて被検体ＳＵの脳と複数のファントムとのそれぞれについてスキャンを実施する。そして、これらのスキャンの実施にて得られたスペクトルと基準スペクトルとに基づいて被検体ＳＵの脳の神経伝達物質について定量化する。このように、本実施形態は、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によってスペクトロスコピーを実施しているので、スペクトルを高感度に得ることができる。また、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって得られるスペクトルは、ピークが少ないため、フィッティング処理を高精度に実施することができる。さらに、本実施形態においては、同じエコー時間ＴＥにて収集された磁気共鳴信号に基づいて神経伝達物質について定量化を実施しており、異なるエコー時間ＴＥにて収集された磁気共鳴信号に基づいて神経伝達物質について定量化を実施していないので、Ｔ２減衰の影響を受けることがない。したがって、本実施形態は、高精度に神経伝達物質を定量化することができる。
また、本実施形態においては、３テスラの静磁場が形成された撮像空間Ｂにおいて、エコー時間ＴＥが６１ｍｓになるように、各スキャンを実施している。
図１８は、本発明にかかる実施形態において、エコー時間ＴＥが６１ｍｓである場合と、エコー時間ＴＥが６８ｍｓである場合とにおいて得られた、Ｇｌｕファントムのスペクトルを示す図である。図１８において、横軸は化学シフト（ｐｐｍ）であり、縦軸は、強度である。そして、図１８において、図１８（ａ）は、エコー時間ＴＥが６１ｍｓである場合に得られたＧｌｕファントムのスペクトルであり、図１８（ｂ）は、エコー時間ＴＥが６８ｍｓである場合に得られたＧｌｕファントムのスペクトルである。
図１８に示すように、エコー時間ＴＥが６１ｍｓである場合に得られたスペクトルＳｂ６１は、エコー時間ＴＥが６８ｍｓである場合に得られたスペクトルＳｂ６８と比較して、Ｇｌｕに対応する部分（点線で囲った領域Ｒ）のベースラインがフラットになっている。このため、上記のフィッティング処理を高精度に実施することができる。なお、エコー時間ＴＥが６０〜６８ｍｓまでの範囲において、０．５ｍｓごとに変更して得られたスペクトルにおいて、エコー時間ＴＥが６１ｍｓである場合が最適であることが見出された。したがって、本実施形態は、高精度に神経伝達物質を定量化することができる。
なお、本実施形態の磁気共鳴イメージング装置１は、本発明の磁気共鳴イメージング装置に相当する。また、本実施形態の定量化処理部３１ｂは、本発明の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第１の定量化処理部３０１は、本発明の第１の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第２の定量化処理部３０２は、本発明の第２の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第３の定量化処理部３０３は、本発明の第３の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第４の定量化処理部３０４は、本発明の第４の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第５の定量化処理部３０５は、本発明の第５の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第６の定量化処理部３０６は、本発明の第６の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第７の定量化処理部３０７は、本発明の第７の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第８の定量化処理部３０８は、本発明の第８の定量化処理部に相当する。また、本実施形態の第９の定量化処理部３０９は、本発明の第９の定量化処理部に相当する。
また、本発明の実施に際しては、上記した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形形態を採用することができる。
たとえば、上記の実施形態において、神経伝達物質を定量化する際のデータ処理については、これに限定されない。種々の定量化の方法を適用することができる。
図１は、本発明にかかる実施形態において、磁気共鳴イメージング装置１の構成を示す構成図である。 図２は、本発明にかかる実施形態において、データ処理部３１の機能ブロック図である。 図３は、本発明にかかる実施形態において、定量化処理部３１ｂの機能ブロック図である。 図４は、本発明にかかる実施形態において、被検体ＳＵの脳に含まれる神経伝達物質について定量化する際の動作を示すフロー図である。 図５は、本発明にかかる実施形態において、ファントムについてスキャンを実施する際のパルスシーケンスを示す図である。 図６は、本発明にかかる実施形態において、ファントムの基準スペクトルを示す図である。 図７は、本発明にかかる実施形態において、被検体ＳＵの脳の基準スペクトルを示す図である。 図８は、本発明にかかる実施形態において、指数関数のアポダイゼーションを適応する動作を説明するための図である。 図９は、本発明にかかる実施形態において、指数関数のアポダイゼーションを適応する動作を説明するための図である。 図１０は、本発明にかかる実施形態において、指数関数のアポダイゼーションを適応する動作を説明するための図である。 図１１は、本発明にかかる実施形態において、指数関数のアポダイゼーションを適応する動作を説明するための図である。 図１２は、本発明にかかる実施形態において、ＮＡＡ基準スペクトルについて、周波数と強度とを補正する動作を説明するための図である。 図１３は、本発明にかかる実施形態において、ＧＡＢＡ基準スペクトルについて、周波数を補正する動作を説明するための図である。 図１４は、本発明にかかる実施形態において、Ｇｌｎ基準スペクトルについて、周波数を補正する動作を説明するための図である。 図１５は、本発明にかかる実施形態において、Ｇｌｕ基準スペクトルについて、周波数を補正する動作を説明するための図である。 図１６は、本発明にかかる実施形態において、第１の差分スペクトルＳ１を示す図である。 図１７は、本発明にかかる実施形態において、第２の差分スペクトルＳ２を示す図である。 図１８は、本発明にかかる実施形態において、エコー時間ＴＥが６１ｍｓである場合と、エコー時間ＴＥが６８ｍｓである場合とにおいて得られた、被検体ＳＵの脳のスペクトルを示す図である。
符号の説明
１：磁気共鳴イメージング装置（磁気共鳴イメージング装置）、２：スキャン部（スキャン部）、３：操作コンソール部、１２：静磁場マグネット部、１３：勾配コイル部、１４：ＲＦコイル部、１５：被検体移動部、２２：ＲＦ駆動部、２３：勾配駆動部、２４：データ収集部、３０：制御部、３１：データ処理部、３１ａ：スキャン条件設定部、３１ｂ：定量化処理部（定量化処理部）、３２：操作部、３３：表示部、３４：記憶部、３０１：第１の定量化処理部（第１の定量化処理部）、３０２：第２の定量化処理部（第２の定量化処理部）、３０３：第３の定量化処理部（第３の定量化処理部）、３０４：第４の定量化処理部（第４の定量化処理部）、３０５：第５の定量化処理部（第５の定量化処理部）、３０６：第６の定量化処理部（第６の定量化処理部）、３０７：第７の定量化処理部（第７の定量化処理部）、３０８：第８の定量化処理部（第８の定量化処理部）、３０９：第９の定量化処理部（第９の定量化処理部）、Ｂ：撮像空間

Claims (10)

  1. 被検体の脳についてスキャンを実施することによって当該脳から磁気共鳴信号を収集すると共に、当該脳の神経伝達物質においてＮ−アセチルアスパレートとγ−アミノ酪酸とグルタミンとグルタメートとのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについてスキャンを実施することによって当該ファントムのそれぞれから磁気共鳴信号を収集するスキャン部と、
    前記スキャン部によって前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルと前記複数のファントムのそれぞれから収集された磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて前記脳の神経伝達物質について定量化するようにデータ処理を実施する定量化処理部と
    を有する磁気共鳴イメージング装置であって、
    前記スキャン部は、前記脳と前記複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンを、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって、エコー時間が互いに同じになるように実施する
    磁気共鳴イメージング装置。
  2. 前記スキャン部は、３テスラの静磁場が形成された撮像空間において、前記エコー時間が６１ｍｓになるように前記複数のスキャンを実施する、
    請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
  3. 前記定量化処理部は、
    前記複数の基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第１の定量化処理部と、
    前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第２の定量化処理部と、
    前記第２の定量化処理部によって算出されたスペクトルの半値幅と前記第１の定量化処理部によって算出された複数の基準スペクトルの半値幅との差分値に基づいて、前記複数の基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応するようにデータ処理を実施する第３の定量化処理部と
    を有し、
    前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化するデータ処理を実施する、
    請求項１または２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
  4. 前記第１の定量化処理部は、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施し、
    前記第２の定量化処理部は、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施する、
    請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
  5. 前記定量化処理部は、
    前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルと、前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルとについてフィッティング処理を実施することによって、当該Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルについて周波数と強度とを補正するデータ処理を実施する第４の定量化処理部と、
    前記第３の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとのそれぞれについて、周波数を補正するデータ処理を、前記第４の定量化処理部が補正した周波数の補正値に対応するように実施する第５の定量化処理部と、
    前記脳のスペクトルと、前記第４の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルとを差分処理することによって、第１の差分スペクトルを算出する第６の定量化処理部と、
    前記第５の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルの強度について補正するデータ処理を、前記第６の定量化処理部によって算出された第１の差分スペクトルと、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第７の定量化処理部と、
    前記第６の定量化処理部によって算出された第１の差分スペクトルと、前記第７の定量化処理部によって強度について補正された基準スペクトルとを差分処理することによって、第２の差分スペクトルを算出する第８の定量化処理部と、
    前記第５の定量化処理部によってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルの強度と、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルの強度とについて補正するデータ処理を、前記第８の定量化処理部によって算出された第２の差分スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルおよびグルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第９の定量化処理部と
    を含み、
    当該定量化処理部は、前記第４の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第７の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第９の定量化処理部によってデータ処理が実施された基準スペクトルとを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化する、
    請求項３または４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
  6. 被検体の脳についてスキャンを実施することによって当該脳から収集される磁気共鳴信号によるスペクトルと、当該脳の神経伝達物質においてＮ−アセチルアスパレートとγ−アミノ酪酸とグルタミンとグルタメートとのそれぞれを含有する複数のファントムのそれぞれについてスキャンを実施することによって当該ファントムのそれぞれから収集される磁気共鳴信号による複数の基準スペクトルとに基づいて、前記脳の神経伝達物質について定量化する神経伝達物質定量化方法であって、
    前記脳と前記複数のファントムとのそれぞれから磁気共鳴信号を収集する複数のスキャンは、ＭＥＧＡ ＰＲＥＳＳ法によって、エコー時間が互いに同じになるように実施される
    神経伝達物質定量化方法。
  7. 前記複数のスキャンは、３テスラの静磁場が形成された撮像空間において、前記エコー時間が６１ｍｓになるように実施される、
    請求項６に記載の神経伝達物質定量化方法。
  8. 前記複数の基準スペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第１の定量化処理ステップと、
    前記脳のスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルについて半値幅と周波数とを算出するようにデータ処理を実施する第２の定量化処理ステップと、
    前記第２の定量化処理ステップによって算出されたスペクトルの半値幅と前記第１の定量化処理ステップによって算出された複数の基準スペクトルの半値幅との差分値に基づいて、前記複数の基準スペクトルについて、指数関数のアポダイゼーションを適応するようにデータ処理を実施する第３の定量化処理ステップと
    を有し、
    前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化するデータ処理を実施する、
    請求項６または７に記載の神経伝達物質定量化方法。
  9. 前記第１の定量化処理ステップにおいては、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施し、
    前記第２の定量化処理ステップにおいては、マーカット・フィッティング処理を前記データ処理として実施する、
    請求項８に記載の神経伝達物質定量化方法。
  10. 前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルと、前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルにおいてＮ−アセチルアスパレートに対応するスペクトルとについてフィッティング処理を実施することによって、当該Ｎ−アセチルアスパレートを含有するファントムの基準スペクトルについて周波数と強度とを補正するデータ処理を実施する第４の定量化処理ステップと、
    前記第３の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルと、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとのそれぞれについて、周波数を補正するデータ処理を、前記第４の定量化処理ステップにて補正した周波数の補正値に対応するように実施する第５の定量化処理ステップと、
    前記脳から収集された磁気共鳴信号によるスペクトルと、前記第４の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルとを差分処理することによって、第１の差分スペクトルを算出する第６の定量化処理ステップと、
    前記第５の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルの強度について補正するデータ処理を、前記第６の定量化処理ステップによって算出された第１の差分スペクトルと、γ−アミノ酪酸を含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第７の定量化処理ステップと、
    前記第６の定量化処理ステップによって算出された第１の差分スペクトルと、前記第７の定量化処理ステップによって強度について補正された基準スペクトルとを差分処理することによって、第２の差分スペクトルを算出する第８の定量化処理ステップと、
    前記第５の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された複数の基準スペクトルにおいて、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルの強度と、グルタメートを含有するファントムの基準スペクトルの強度とについて補正するデータ処理を、前記第８の定量化処理ステップによって算出された第２の差分スペクトルと、グルタミンを含有するファントムの基準スペクトルおよびグルタメートを含有するファントムの基準スペクトルとについてフィッティング処理をすることによって実施する第９の定量化処理ステップと
    を含み、
    前記第４の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第７の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルと、前記第９の定量化処理ステップによってデータ処理が実施された基準スペクトルとを用いて、前記脳に含まれる神経伝達物質を定量化する、
    請求項８または９に記載の神経伝達物質定量化方法。
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