JP5349673B2 - データ補正装置 - Google Patents
データ補正装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP5349673B2 JP5349673B2 JP2012263650A JP2012263650A JP5349673B2 JP 5349673 B2 JP5349673 B2 JP 5349673B2 JP 2012263650 A JP2012263650 A JP 2012263650A JP 2012263650 A JP2012263650 A JP 2012263650A JP 5349673 B2 JP5349673 B2 JP 5349673B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- correction
- snr
- sensitivity
- filter
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012937 correction Methods 0.000 title claims abstract description 383
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims abstract description 351
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 237
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 129
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 80
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 53
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 20
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims description 6
- 238000013329 compounding Methods 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 71
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 34
- 230000008569 process Effects 0.000 description 30
- 238000002595 magnetic resonance imaging Methods 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 26
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 20
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 19
- 230000003187 abdominal effect Effects 0.000 description 16
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 13
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 12
- 238000005481 NMR spectroscopy Methods 0.000 description 11
- 238000003702 image correction Methods 0.000 description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 7
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 7
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 7
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 6
- 210000001015 abdomen Anatomy 0.000 description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 4
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 4
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 3
- 238000005315 distribution function Methods 0.000 description 3
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 3
- 238000009828 non-uniform distribution Methods 0.000 description 3
- 238000009206 nuclear medicine Methods 0.000 description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000002603 single-photon emission computed tomography Methods 0.000 description 2
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000002591 computed tomography Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
- Apparatus For Radiation Diagnosis (AREA)
Description
Wsnr(x,y,z)= Isens(x,y,z)/max[Isens(x,y,z)] (1)
ただし、
Wsnr(x,y,z):重み関数(SNR分布関数)
である。
Wsnr(x,y,z)
={Isens(x,y,z)-min[Isens(x,y,z)]}/{max[Isens(x,y,z)]-min[Isens(x,y,z)]} (2)
また、MRI装置において、複数のマルチコイルを用いてパラレルイメージング(PI)を行い、マルチコイルからの信号を折り返し展開することによって原画像データSorigを合成する場合には、コイル独立性を有するマルチコイルの感度や信号の折り返し展開による合成の影響を考慮してノイズ分布を決定するために定義されたg-factorの分布g(x,y,z)から式(3)に示すように重み関数Wsnr(x,y,z)を求めることができる。
Wsnr(x,y,z)=1/g(x,y,z) (3)
次に、ステップS2において、感度補正部2は、画像データ保存部9から感度補正の対象となる原画像データSorigを取得する一方、感度マップ保存部10から感度補正に用いるための感度マップIsensを取得し、取得した感度マップIsensを用いて原画像データSorigに対してセンサ7の感度補正を行うことにより感度補正画像データSscorを求める。そして、感度補正部2は、得られた感度補正画像データSscorをフィルタ部4および重み付け加算部5に与える。
Sscor(x,y,z)=Sorig(x,y,z)/Isens(x,y,z) (4)
ただし、
Isens(x,y,z):感度マップデータ
Sorig(x,y,z) :原画像データ(感度補正前の画像データ)
Sscor(x,y,z) :感度補正画像データ
である。
Sscor.fil(x,y,z)= H[Sscor(x,y,z)] (5)
次に、ステップS4において、重み付け加算部5は、SNR分布情報取得部3からSNRの分布に応じた重み関数Wsnrを受けて、重み関数Wsnrを用いてフィルタ部4から受けた単一または複数のフィルタ処理画像データSscor.filおよび感度補正部2から受けたフィルタ処理前の感度補正画像データSscorの重み付け加算を行うことにより合成し、不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filを生成する。
Sscor.h(x,y,z)=Wsnr(x,y,z)*Sscor(x,y,z) (6-1)
Sscor.l.fil(x,y,z)={1-Wsnr(x,y,z)}*Sscor.fil(x,y,z) (6-2)
続いて、SNRの良い成分Sscor.h(x,y,z)およびフィルタリングしたSNRの悪い成分Sscor.l.fil(x,y,z)の2つの成分が式(7)のように合成され、最終的な補正画像として不均一SNR補正フィルタ処理された画像データ(不均一フィルタ処理画像データ)Sscor.nonuni.fil(x,y,z)が求められる。
Sscor.nonuni.fil(x,y,z)=Sscor.h(x,y,z)+Sscor.l.fil(x,y,z) (7)
このように生成された不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filは、画像診断装置6の画像データ保存部9に書き込まれる。そうすると、表示装置11は画像データ保存部9から読み込んだ不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filをディスプレイに表示させる。この結果、ユーザはSNR分布が一様になるように感度補正された不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filを確認することができる。
Sscor(x,y,z)=Sorig(x,y,z)/Isens(x,y,z) (8)
次に、ステップS10において、データ分割部12は、SNR分布情報取得部3から取得した重み関数Wsnrを用いて、感度補正部2から受けた感度補正画像データSscorをSNRの大きさに応じて複数の感度補正画像成分データに分割する。そして、データ分割部12は、SNRが大きい成分の感度補正画像成分データSscor.hを加算部13に与える一方、SNRが小さい成分の感度補正画像成分データSscor.lをフィルタ部4に与える。
Sscor.h(x,y,z)=Sscor(x,y,z)*Wsnr(x,y,z) (9-1)
Sscor.l(x,y,z)=Sscor(x,y,z)*{1-Wsnr(x,y,z)} (9-2)
ただし、Sscor.h(x,y,z)は、SNRの良い成分の感度補正画像成分データであり、Sscor.l(x,y,z)は、SNRの悪い成分の感度補正画像成分データである。
Sscor.l.fil(x,y,z)=H[Sscor.l(x,y,z)] (10)
ただしHはFilter演算子である。
Sscor.nonuni.fil(x,y,z)= Sscor.h(x,y,z) + Sscor.l.fil(x,y,z) (11)
すなわち、SNRの良い感度補正画像成分データSscor.h(x,y,z)とフィルタリングしたSNRの悪いフィルタ処理画像成分データSscor.l.fil(x,y,z)とを合成することにより、不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.fil(x,y,z)が最終的な補正画像として算出される。
Sorig.fil(x,y,z)= H[Sorig(x,y,z)] (12)
ただし、HはFilter演算子である。
Sorig.h(x,y,z)=Wsnr(x,y,z)*Sorig (x,y,z) (13-1)
Sorig.l.fil(x,y,z)={1-Wsnr(x,y,z)}*Sorig.fil(x,y,z) (13-2)
次に式(14)に示すように、2つの成分Sorig.h(x,y,z)、Sorig.l.fil(x,y,z)が合成されて、不均一フィルタ処理原画像データSorig.nonuni.fil(x,y,z)がSNRの補正画像として得られる。
Sorig.nonuni.fil(x,y,z)=Sorig.h(x,y,z)+Sorig.l.fil(x,y,z) (14)
このようにSNRの良い成分とフィルタリングしたSNRの悪い成分とが重み付け合成されて、不均一フィルタ処理原画像データSorig.nonuni.filが生成される。そして、重み付け加算部5は、生成した不均一フィルタ処理原画像データSorig.nonuni.filを感度補正部2に与える。
Sscor.nonuni.fil(x,y,z)=Sorig.nonuni.fil(x,y,z)/Isens(x,y,z) (15)
そして、感度補正部2は、不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filを画像診断装置6の画像データ保存部9に書き込む。そうすると、表示装置11は画像データ保存部9から読み込んだ不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filをディスプレイに表示させる。
Sorig.h(x,y,z)=Sorig(x,y,z)*Wsnr(x,y,z) (16-1)
Sorig.l(x,y,z)=Sorig(x,y,z)*{1-Wsnr(x,y,z)} (16-2)
そして、データ分割部12は、SNRが大きい成分の原画像成分データSorig.hを加算部13に与える一方、SNRが小さい成分の原画像成分データSorig.lをフィルタ部4に与える。
Sorig.l.fil(x,y,z)=H[Sorig.l(x,y,z)] (17)
ただし、HはFilter演算子である。
Sorig.nonuni.fil(x,y,z)=Sorig.h(x,y,z)+Sorig.l.fil(x,y,z) (18)
そして、加算部13は、不均一フィルタ処理原画像データSorig.nonuni.filを、感度補正部2に与える。
Sscor.nonuni.fil(x,y,z)=Sorig.nonuni.fil(x,y,z)/Isens(x,y,z) (19)
そして、得られた不均一フィルタ処理画像データSscor.nonuni.filは、画像診断装置6の画像データ保存部9に書き込まれ、表示装置11のディスプレイに表示される。
WF(X,Y,Z)=Ps(X,Y,Z)/{Ps(X,Y,Z)+Pn} (20)
一方、Wienerフィルタを使用したフィルタリングを感度補正前に行う場合には、ノイズのパワーPnが空間的に変化するためノイズのパワーPn=Pn(X,Y,Z)として式(21)に示すようにフィルタ関数WF(X,Y,Z)を決定することとなる。
WF(X,Y,Z)=Ps(X,Y,Z)/{Ps(X,Y,Z)+Pn(X,Y,Z)} (21)
ノイズのパワーPn(X,Y,Z)は、感度分布の逆数に相当する重み関数W(x,y,z)を用いて式(22−1)および式(22−2)により求めることができる。
W(X,Y,Z)=FR[W(x,y,z)] (22-1)
Pn(X,Y,Z)=W(X,Y,Z)*Pn' (22-2)
ただし、FR[]は、FREBAS変換を表し、Pn'は、FREBAS空間(またはk-space)の端部におけるノイズのパワーである。すなわち、重み関数W(x,y,z)をFREBAS変換して得られる重み関数W(X,Y,Z)とFREBAS空間(またはk-space)の端部におけるノイズのパワーPn'とから式(21)のノイズのパワーPn(X,Y,Z)を求めることができる。
[数23]
Wsnr(x) = Isens(x)/Isens.max (23)
この重み関数Wsnr(x)は、イメージング用の本スキャンにおいて撮像された画像データをSNRの高低に応じて2分割するためのWINDOW関数として用いられる。そのため、SNR分布情報取得部3は、求めた重み関数Wsnr(x)をデータ分割部12に与える。
Wh(x) = Wsnr(x) (24-1)
Wl(x)= 1 - Wsnr(x) (24-2)
そして、実線に示すような分割関数Wh(x)および一点鎖線で示すような分割関数Wl(x)を用いて式(25−1)および式(25−2)に示す演算により感度補正画像データSscorをSNRのレベルが高い感度補正画像成分データSscor.hとSNRのレベルが低い感度補正画像成分データSscor.lの2つの成分に分割する。
Sscor.h = Sscor*Wh(x) = Sscor*Wsnr(x) (25-1)
Sscor.l = Sscor*Wl(x) = Sscor*{1 - Wsnr(x)} (25-2)
そして、データ分割部12は、SNRのレベルが高い感度補正画像成分データSscor.hを加算部13に与える一方、SNRのレベルが低い感度補正画像成分データSscor.lをフィルタ部4に与える。
次に、図1に示すデータ補正装置1によりMRI装置で撮影された被検体の腹部画像の補正を行うシミュレーション結果について説明する。
noise = max(Sideal)/SNR*(Gaussian noise) (26)
また、重み関数Wsnrは、スライス断面における腹部用コイルの感度分布を用いて最大値max=1、最小値min=0となるように正規化したものである。
次に上述した一様フィルタにおけるスムージング強度の決定法について説明する。前述のように補正対象となるデータのSNR分布に応じて一様フィルタのスムージング強度を最適に決定することが重要である。そこで、スムージング強度を最適に決定するための方法を2つ説明する。
次に、第2のスムージング強度の決定方法について説明する。
Hw=Ps/(Ps+Pn) (43)
通常、信号のパワーPsはWFをかける空間の関数であるのに対し、ノイズのパワーPnは一定とされる。WFをかける一般的な空間はフーリエ空間で定義され、フーリエ空間で定義されたWFをFT-WFと表記する。ただし、WFをかける対象はFREBAS空間を始めとして、多重解像度に分割されたあらゆるWF空間とすることが可能であり、FREBAS空間で定義されたWFをFR-WFと表記する。
Hw=max[Ps-Pn,0]/Ps (44)
さらに、上述したフィルタ関数Hwの決定に際し、信号のパワーPsを隣接ボクセル間の相関から求めることもできる。また、ノイズのパワーPnを補正係数Caを用いて式(45)のように補正してもよい。
Pn=Ca*Pn (45)
つまり、以上のような第2のスムージング強度の決定方法は、WFでフィルタリングする場合に、データの各部における信号のパワーPsを理想データの信号分布の近似解として用い、理想データに対するデータのRMSEを最小化するものである。
Sscor(kx,ky,kz) =FT[Sscor(x,y,z)] (46-1)
Sorig(kx,ky,kz) =FT[Sorig(x,y,z)] (46-2)
尚、FR-WFにより画像データをフィルタリングする場合には、FTではなくFREBAS変換によりFREBAS空間上のデータに変換される。以下、FT-WFにより画像データをフィルタリングする場合について説明する。
Pnl=Pnorig/min[Isens(x,y,z)] (47-1)
Pnh= Pnorig/max[Isens(x,y,z)] (47-2)
次に、ステップS32において、感度補正後におけるノイズのパワーの最小値Pnlおよび最大値PnhからSNRが最大となる部分に対するWFのフィルタ関数Hwh(kx,ky,kz)およびSNRが最小となる部分に対するWFのフィルタ関数Hwl(kx,ky,kz)を式(43)または式(44)により求める。
Sscor.fil.l(kx,ky,kz)=Hwl(kx,ky,kz)*Sscor(kx,ky,kz) (48-1)
Sscor.fil.h(kx,ky,kz)=Hwh(kx,ky,kz)*Sscor(kx,ky,kz) (48-2)
次に、ステップS34において、式(49−1)および式(49−2)に示すようにフィルタリング空間における各k空間成分データSscor.fil.l(kx,ky,kz)、Sscor.fil.h(kx,ky,kz)をそれぞれIFT(inverse Fourier transform)により実空間成分データSscor.fil.l(x,y,z)、Sscor.fil.h(x,y,z)に変換する。
Sscor.fil.l(x,y,z)=IFT[Sscor.fil.l(kx,ky,kz)] (49-1)
Sscor.fil.h(x,y,z)=IFT[Sscor.fil.h(kx,ky,kz)] (49-2)
そして、得られた実空間成分データSscor.fil.l(x,y,z)、Sscor.fil.h(x,y,z)がフィルタ部4からの出力データとして重み付け加算部5に与えられる。そして、前述のようにSNR分布情報取得部3において求められたSNRの分布を示す重み関数Wsnr(x,y,z)を用いて実空間成分データSscor.fil.l(x,y,z)、Sscor.fil.h(x,y,z)の重み付け加算が行われ、不均一SNR分布を補正した画像データが生成される。
データ補正装置1、1A、1B、1Cは、X線CT装置に内蔵することもできる。そこで、図1に示すデータ補正装置1をX線CT装置に内蔵し、X線検出器をセンサとして収集された投影データまたはX線CT画像データに対して感度補正を行う例について説明する。
1/CT#∝SNR (50)
そして、X線CT装置50では、データ補正装置1により、各X線検出器55A、55Bにそれぞれ固有の空間的に不均一な感度分布をSNR分布の空間的な均一性を維持しつつ補正することが可能となる。加えて、X線CT装置50では、データ補正装置1により、X線検出器55A、55B間における感度のばらつきも補正することができる。
2 感度補正部
3 SNR分布情報取得部
4 フィルタ部
5 重み付け加算部
6 画像診断装置
7 センサ
8 画像データ収集部
9 画像データ保存部
10 感度マップ保存部
11 表示装置
12 データ分割部
13 加算部
20 磁気共鳴イメージング装置
21 静磁場用磁石
22 シムコイル
23 傾斜磁場コイルユニット
24 RFコイル
24a WBコイル
24b フェーズドアレイコイル
24c 表面コイル
25 制御系
26 静磁場電源
27 傾斜磁場電源
28 シムコイル電源
29 送信器
30 受信器
30a 受信系回路
31 シーケンスコントローラ
32 コンピュータ
33 入力装置
34 表示装置
35 演算装置
36 記憶装置
37 寝台
40 シーケンスコントローラ制御部
41 画像再構成部
42 k空間データベース
43 実空間データベース
44 スキャン制御部
45 感度分布推定部
46 感度マップデータベース
47 画像表示部
50 X線CT装置
51 ガントリ部
52 コンピュータ装置
53、53A、53B X線管
54 高電圧発生装置
55、55A、55B X線検出器
56 データ収集部(DAS: data acquisition system)
57 データ処理部
58 投影データ保存部
59 CT画像データ保存部
60 検出器感度分布保存部
P 被検体
Claims (16)
- 補正対象データを取得するセンサの不均一な感度分布を用いて感度補正を行うことにより第1の被処理データを生成する感度補正手段と、
均一なノイズ分布のときに使用する一様フィルタを用いて異なる強度の対応するフィルタリングを行うとともに、前記不均一な感度分布に対応する不均一なノイズの分布に基づいて、前記不均一なノイズの分布とスムージングの強度とが逆相関となるように前記フィルタリングされたデータに重み付けがなされた複数の成分データを生成し、前記複数の成分データを合成することによりノイズ分布補正を行って第2の被処理データを生成するノイズ分布補正手段と、
を有し、
(a)前記感度補正手段は、前記補正対象データを第1の対象データとして前記感度補正を行って前記第1の被処理データを生成する一方、前記ノイズ分布補正手段は、前記第1の被処理データを第2の対象データとして前記フィルタリング及び前記ノイズ分布補正を行って前記第2の被処理データを生成する、又は、
(b)前記ノイズ分布補正手段は、前記補正対象データを第2の対象データとして前記フィルタリング及び前記ノイズ分布補正を行って前記第2の被処理データを生成する一方、前記感度補正手段は、前記第2の被処理データを第1の対象データとして前記感度補正を行って前記第1の被処理データを生成する、
ことを特徴とするデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記第2の対象データに対する前記ノイズの分布に応じた重み付け分割および前記第2の対象データに対する前記異なる強度の対応するフィルタリングによる分割のいずれかを伴って前記複数の成分データを生成するように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記第2の対象データに複数の異なる重みを用いて前記重み付けを行うことにより複数の第1の中間成分データを生成し、前記複数の第1の中間成分データに対して前記異なる強度の対応するフィルタリングを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記第2の対象データに前記異なる強度の対応するフィルタリングを行うことにより複数の第2の中間成分データを生成し、前記複数の第2の中間成分データに対して前記重み付けを伴う加算を行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記感度分布から前記ノイズの分布を推定するノイズ分布推定手段をさらに設け、
前記ノイズ分布補正手段は、前記ノイズ分布推定手段によって推定された前記ノイズの分布に応じた重み付けを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記補正対象データから前記ノイズの分布を推定するノイズ分布推定手段をさらに設け、
前記ノイズ分布補正手段は、前記ノイズ分布推定手段によって推定された前記ノイズの分布に応じた重み付けを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記ノイズの分布においてノイズのデータが大きくなるにつれて相対的にスムージングを強くする一方、前記ノイズのデータが小さくなるにつれて相対的にスムージングを弱くする前記重み付けを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、時間的および空間的に強度が変わらない線形フィルタ、構造適応型フィルタおよび帯域分割された空間においてSNRが最適となるように強度を決定するフィルタの少なくとも1つを用いて前記異なる強度の対応するフィルタリングを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、フーリエ空間、フレネル変換を応用して周波数帯域分割された空間および実空間をWavelet変換により分割して得られる空間のいずれかを処理空間とし、SNRが最適となるように強度を決定するフィルタを用いて前記異なる強度の対応するフィルタリングを行うように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記感度補正手段は、1次元、2次元、3次元または4次元の画像データを前記補正対象データとし、前記画像データに基づいて得られる前記第1の対象データに対して前記感度補正を行うように構成される一方、前記ノイズ分布補正手段は、前記画像データに基づいて得られる前記第2の対象データから前記第2の被処理データを生成するように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記感度補正手段は、脳波計、心電計、シンクロスコープまたは超音波診断装置において取得された時間軸を有するデータを前記補正対象データとし、前記時間軸を有するデータに基づいて得られる前記第1の対象データに対して前記感度補正を行うように構成される一方、前記ノイズ分布補正手段は、前記時間軸を有するデータに基づいて得られる前記第2の対象データから前記第2の被処理データを生成するように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記感度補正後の前記第1の被処理データにおけるノイズのパワーを前記感度分布から求め、前記ノイズのパワーに応じてSNRが最適となるように異なる強度を決定した複数のフィルタ関数を用いて前記第1の被処理データに対して前記異なる強度の対応するフィルタリングを行い、前記異なる強度の対応するフィルタリングによって生成された複数の第3の中間成分データに対して前記重み付けを伴って加算するように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記感度補正後の前記第1の被処理データにおける最大のノイズのパワーと最小のノイズのパワーとを前記感度分布から求め、前記最大のノイズのパワーを用いてSNRが最適となるように強度を決定した最大ノイズ用フィルタ関数および前記最小のノイズのパワーを用いてSNRが最適となるように強度を決定した最小ノイズ用フィルタ関数を用いて前記第1の被処理データに対して前記異なる強度の対応するフィルタリングを行い、前記異なる強度の対応するフィルタリングによって生成された2つの第4の中間成分データに対して前記重み付けを伴って加算するように構成される
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記ノイズ分布補正手段は、前記異なる強度の対応するフィルタリングに使用するフィルタのフィルタ関数を、前記フィルタ関数の積分値に対する条件と前記ノイズの分布とから決定するフィルタ強度決定手段を備える
ことを特徴とする請求項1記載のデータ補正装置。 - 前記フィルタ強度決定手段は、前記異なる強度の対応するフィルタリングの対象となるフィルタ処理対象データのノイズ分布を前記感度補正後の実空間データの無信号部におけるノイズのSDの逆数とし、さらに前記フィルタ処理対象データのノイズ分布の最大値と最小値との比に、前記フィルタ処理対象データのノイズが最大となる部分にかける最大ノイズ用フィルタ関数の積分値と前記フィルタ処理対象データのノイズが最小となる部分にかける最小ノイズ用フィルタ関数の積分値との比が比例するように前記フィルタ関数を決定するように構成される
ことを特徴とする請求項14記載のデータ補正装置。 - 前記フィルタ強度決定手段は、前記異なる強度の対応するフィルタリングの対象となるフィルタ処理対象データの絶対的なSNRに依存する補正係数を用いて前記フィルタ関数の積分値に対する条件を補正するように構成される
ことを特徴とする請求項14記載のデータ補正装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2012263650A JP5349673B2 (ja) | 2006-02-17 | 2012-11-30 | データ補正装置 |
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006041106 | 2006-02-17 | ||
JP2006041106 | 2006-02-17 | ||
JP2012263650A JP5349673B2 (ja) | 2006-02-17 | 2012-11-30 | データ補正装置 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006332466A Division JP5248010B2 (ja) | 2006-02-17 | 2006-12-08 | データ補正装置、データ補正方法、磁気共鳴イメージング装置およびx線ct装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2013046833A JP2013046833A (ja) | 2013-03-07 |
JP5349673B2 true JP5349673B2 (ja) | 2013-11-20 |
Family
ID=38742740
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2012263650A Expired - Fee Related JP5349673B2 (ja) | 2006-02-17 | 2012-11-30 | データ補正装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5349673B2 (ja) |
CN (1) | CN100591269C (ja) |
Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8660330B2 (en) | 2008-06-27 | 2014-02-25 | Wolfram Jarisch | High efficiency computed tomography with optimized recursions |
JP5543448B2 (ja) | 2008-06-27 | 2014-07-09 | アール.ヤーリッシュ ウォルフラム | 高効率コンピュータ断層撮影 |
CN101975936A (zh) * | 2010-09-03 | 2011-02-16 | 杭州电子科技大学 | 一种基于cs压缩感知技术的快速磁共振成像方法 |
CN102129056B (zh) * | 2010-12-27 | 2012-10-17 | 中国科学院深圳先进技术研究院 | 磁共振成像方法 |
CN102542161A (zh) * | 2011-12-23 | 2012-07-04 | 北京汇影互联科技有限公司 | 磁共振脉冲序列集成开发系统 |
JP6162241B2 (ja) * | 2013-07-25 | 2017-07-12 | 株式会社日立製作所 | X線ct装置 |
CN104771167B (zh) * | 2014-01-09 | 2018-11-30 | 上海联影医疗科技有限公司 | 磁共振扫描方法、磁共振扫描装置及系统 |
CN105093145B (zh) * | 2014-05-19 | 2019-04-23 | 上海联影医疗科技有限公司 | 线圈灵敏度修正方法 |
US11300646B2 (en) | 2014-11-10 | 2022-04-12 | Canon Medical Systems Corporation | Magnetic resonance imaging apparatus, image processing apparatus, and image processing method |
CN106994021B (zh) * | 2016-01-22 | 2022-10-14 | 通用电气公司 | 一种计算ct影像上的噪声的方法及装置 |
CN106526515B (zh) * | 2016-11-28 | 2017-11-03 | 中国科学院武汉物理与数学研究所 | 一种基于统计的核磁共振一维谱信噪比提高方法 |
WO2020077592A1 (zh) * | 2018-10-18 | 2020-04-23 | 清华大学 | Ct系统能谱不一致性的校正方法 |
US11536790B2 (en) | 2018-12-25 | 2022-12-27 | Canon Medical Systems Corporation | Medical information processing apparatus, medical information processing method, and storage medium |
JP7346270B2 (ja) * | 2018-12-25 | 2023-09-19 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置、医用情報処理方法、およびプログラム |
JP7228386B2 (ja) * | 2019-01-04 | 2023-02-24 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用画像処理装置、磁気共鳴イメージング装置、および医用画像処理方法 |
JP7341913B2 (ja) * | 2019-01-30 | 2023-09-11 | キヤノンメディカルシステムズ株式会社 | 医用情報処理装置、磁気共鳴イメージング装置、および医用情報処理方法 |
US11415656B2 (en) | 2019-01-30 | 2022-08-16 | Canon Medical Systems Corporation | Medical information processing apparatus, magnetic resonance imaging apparatus, and medical information processing method |
CN113820539B (zh) * | 2021-08-19 | 2024-05-28 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 基于基波角度校准的谐波、间谐波角度校准方法及系统 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
NL8602821A (nl) * | 1986-11-07 | 1988-06-01 | Philips Nv | Werkwijze en inrichting voor het bepalen van gecorrigeerd mri oppervlaktespoelbeeld. |
JPH0287092A (ja) * | 1988-09-26 | 1990-03-27 | Hitachi Medical Corp | ポジトロンct装置 |
JPH0731606A (ja) * | 1993-07-22 | 1995-02-03 | Shimadzu Corp | 磁気共鳴断層撮影装置 |
JPH0759750A (ja) * | 1993-08-30 | 1995-03-07 | Hitachi Medical Corp | 核磁気共鳴イメージング装置 |
JP3393698B2 (ja) * | 1994-02-16 | 2003-04-07 | 株式会社日立メディコ | 画像補正方法および画像処理装置 |
JP3547520B2 (ja) * | 1995-04-20 | 2004-07-28 | 株式会社日立メディコ | 磁気共鳴イメージング装置 |
JP3689509B2 (ja) * | 1996-11-21 | 2005-08-31 | 株式会社日立メディコ | 画像補正処理方法 |
US5943433A (en) * | 1996-12-30 | 1999-08-24 | General Electric Company | Method for correcting inhomogeneity of spatial intensity in an aquired MR image |
JP3896007B2 (ja) * | 2002-03-07 | 2007-03-22 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 磁気共鳴撮像装置 |
JP4346968B2 (ja) * | 2003-06-13 | 2009-10-21 | キヤノン株式会社 | 放射線撮影方法、放射線撮影装置、及びコンピュータプログラム |
WO2005024724A2 (en) * | 2003-09-04 | 2005-03-17 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Locally adaptive nonlinear noise reduction |
JP4391214B2 (ja) * | 2003-12-12 | 2009-12-24 | 株式会社日立メディコ | 磁気共鳴イメージング装置 |
JP4130405B2 (ja) * | 2003-12-22 | 2008-08-06 | ジーイー・メディカル・システムズ・グローバル・テクノロジー・カンパニー・エルエルシー | 磁気共鳴撮影装置 |
JP4006423B2 (ja) * | 2004-05-18 | 2007-11-14 | 株式会社東芝 | 磁気共鳴イメージング装置 |
JP4698231B2 (ja) * | 2004-06-11 | 2011-06-08 | 株式会社日立メディコ | 磁気共鳴診断装置 |
JP4427414B2 (ja) * | 2004-08-04 | 2010-03-10 | 株式会社東芝 | 磁気共鳴イメージング装置 |
-
2007
- 2007-02-16 CN CN200710084912A patent/CN100591269C/zh not_active Expired - Fee Related
-
2012
- 2012-11-30 JP JP2012263650A patent/JP5349673B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101023867A (zh) | 2007-08-29 |
CN100591269C (zh) | 2010-02-24 |
JP2013046833A (ja) | 2013-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5248010B2 (ja) | データ補正装置、データ補正方法、磁気共鳴イメージング装置およびx線ct装置 | |
JP5349673B2 (ja) | データ補正装置 | |
US9482732B2 (en) | MRI reconstruction with motion-dependent regularization | |
JP4152381B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
US8664953B2 (en) | Magnetic resonance imaging apparatus setting field-of-view (FOV) based on patient size and region of interest (ROI) | |
US10429466B2 (en) | MRI apparatus, image processing apparatus, and image processing method | |
US11002815B2 (en) | System and method for reducing artifacts in echo planar magnetic resonance imaging | |
JP6744764B2 (ja) | 画像診断装置、及び画像取得方法 | |
US11125847B2 (en) | System and method for out-of-view artifact suppression for magnetic resonance fingerprinting | |
KR20150067835A (ko) | 자기공명영상장치 및 그 제어방법 | |
JP4047553B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
KR101579110B1 (ko) | 자기 공명 영상 생성 방법, 그에 따른 위상 대조 영상의 위상 정보 획득 방법, 그에 따른 자화율 강조 영상의 위상 정보 획득 방법 및 그에 따른 자기 공명 영상 생성 장치 | |
KR101525014B1 (ko) | 자기 공명 영상 장치 및 그에 따른 자기 공명 영상의 이미징 방법 | |
JP5536358B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置及び感度補正方法 | |
US9470772B2 (en) | Magnetic resonance image distortion correction with a reference volume | |
US8373416B2 (en) | Data processing system, data processing method, diagnostic imaging apparatus, and magnetic resonance imaging apparatus | |
JP4980662B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置 | |
US20160054420A1 (en) | Compensated magnetic resonance imaging system and method for improved magnetic resonance imaging and diffusion imaging | |
JP4675936B2 (ja) | 核磁気共鳴撮影装置 | |
JP3952310B2 (ja) | 核磁気共鳴撮影装置 | |
WO2018001759A1 (en) | Diffusion weighted mr imaging using multi-shot epi with motion detection and modified sense reconstruction | |
US11467238B2 (en) | Method for uniform reconstruction of multi-channel surface-coil magnetic resonance data without use of a reference scan | |
JP5566587B2 (ja) | 磁気共鳴イメージング装置およびリンギング低減方法 | |
CN115363559A (zh) | 基于深度学习的图像采集医学系统和方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20121130 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130219 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130405 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20130723 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20130820 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5349673 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313117 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |