JP5483308B2 - 磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents

Description

本発明は、被検体から放射される磁気共鳴信号に基づいて医用診断のための情報を得る磁気共鳴イメージング装置に関する。

ＭＲアンギオグラフィ（MR angiography：ＭＲＡ）は、動脈および静脈を対象とした磁気共鳴イメージング法である。ＭＲＡには、グラジエントエコー（gradient echo：ＧＲＥ）法を用いたタイム・オブ・フライト（time of fright：ＴＯＦ）法や、血管を低信号に描出する高速スピンエコー（Fast spin echo：ＦＳＥ）法を用いたブラックブラッド（black-blood：ＢＢ）法がある。最近では、静脈の磁化率効果（susceptibility effect）を応用するＳＷＩ（susceptibility-weighted imaging）法が考案されている（特許文献１を参照）。

非造影のＴＯＦ法は、ホワイトブラッド（white-blood：ＷＢ）法の代表例である。非造影のＴＯＦ法では、インフロー（in-flow）効果を利用するので、スラブの流入部に近く流速の速い動脈は高信号に描出される。この非造影のＴＯＦ法では、乱流部については描出が困難であり、また穿通枝などの抹消血管が描出されにくい。つまり非造影のＴＯＦ法では、動脈主体に描出されることになる。

また常磁性造影剤を用いてＴ１Ｗ系のシーケンスで撮像した場合は、血管が高信号に描出されるのでＷＢ法となる。なお、血管が背景組織に比べて高信号になるＭＲＡ法を、ここでは広くＷＢ法と称している。

ＢＢ法は、血管が周囲組織に対し低信号になる。ＢＢ法では、遅い血流も描出され、血管壁が正しく描出される。ＢＢ法では、ＴＯＦ法では描出することが困難な乱流部も描出することが可能である。ＢＢ法のシーケンスには、当初はＦＳＥ法が利用されたが、画像処理の問題などのためかあまり普及していない。ＢＢ法では、動脈および静脈のいずれも低信号になるが、エコー時間（ＴＥ）を短かめに設定することによって動脈を強調できる。なお、常磁性造影剤を用いてＴ２^*Ｗ系のシーケンスで撮像した場合は、血管が低信号に描出されるのでＢＢ法となる。

ＢＢ法では、周囲組織も低信号となるので、血管のみを区別して抽出するのが困難である。例えばＢＢ法では、最小値投影（ｍｉｎＩＰ）による空気の除外が困難である。ＷＢ法での血管抽出は、最大値投影（ＭＩＰ）などでも比較的容易に行える。
米国特許第６５０１２７２号明細書

以上のような従来のＭＲＡでは、ＷＢ法およびＢＢ法のいずれでも利点および欠点を有しており、用途に応じて適宜に使い分けられている。しかしながら、ＷＢ法およびＢＢ法のいずれでも、血管の様々な構造を分かり易く描出することは困難であった。

一方、磁気共鳴信号の収集には、スピンをディフェーズさせて行う方法と、スピンをリフェーズさせて行う方法とがある。これら２つの収集方法は、用途に応じて選択的に使用される。そして、いずれかの方法で収集された磁気共鳴信号に基づいて、医用診断のための情報が得られる。

また、いずれかの方法で収集された磁気共鳴信号に基づいて得られた情報に対して、別の処理を施すことによってより有用な情報を得る技術が知られている。例えば、Ｔ2^*強調よりさらに磁化率（magnetic susceptibility）変化に鋭敏な撮像法として、リフェーズで収集された磁気共鳴信号に基づいて再構成された絶対値画像に対して位相強調処理を施す手法が提案されている（Magn Reson Med 52:612-618, 2004.を参照）。

しかしながら、ディフェーズまたはリフェーズにより収集された磁気共鳴信号からでは得られる情報に限りがあり、例えば血管などを良好に描出するのに必要な情報を得ることができなかった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、血管等の関心組織の様々な構造を分かり易く示した画像を得ることにある。

本発明の第１の態様による磁気共鳴イメージング装置は、それぞれ同一の被検体の同一の領域についての画像に関し、関心組織が背景よりも高信号である第１の画像データと前記関心組織が背景よりも低信号である第２のデータとをそれぞれ取得する取得ユニットと、前記第１の画像データと前記第２の画像データとに基づいて、前記関心組織の背景に対するコントラストが前記第１および第２の画像データのそれぞれよりも高い第３の画像データを生成する生成ユニットとを具備し、前記生成ユニットは、前記第１および第２の画像データの一方のみに示された信号値について予め定められた周波数特性の重み付け関数によって重み付けるか、または前記第１および第２の画像データの双方に示された信号値について互いに異なるように予め定められた周波数特性の重み付け関数によって重み付ける重み付け処理を行ったのちに、当該重み付け処理がなされたのちの前記第１および第２の画像データに基づいて前記第３の画像データを生成する。

本発明によれば、血管等の関心組織の様々な構造を分かり易く示した画像を得ることができる。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。

図１は本実施形態にかかる磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）１００の概略構成を示す図である。

このＭＲＩ装置１００は、寝台部、静磁場発生部、傾斜磁場発生部、送受信部および制御・演算部を備えている。寝台部は、載置された被検体２００を移動させる。静磁場発生部は、静磁場を発生する。傾斜磁場発生部は、静磁場に位置情報を付加するための傾斜磁場を発生する。送受信部は、高周波信号を送受信する。制御・演算部は、システム全体のコントロールおよび画像再構成を担う。そしてＭＲＩ装置１００はこれらの各部の構成要素として、磁石１、静磁場電源２、シムコイル３、シムコイル電源４、天板５、傾斜磁場コイルユニット６、傾斜磁場電源７、ＲＦコイルユニット８、送信器９Ｔ、受信器９Ｒ、シーケンサ（シーケンスコントローラ）１０、演算ユニット１１、記憶ユニット１２、表示器１３、入力器１４、音声発生器１５およびホスト計算機１６を有する。またＭＲＩ装置１００には、被検体２００の心拍動を表す信号としてのＥＣＧ信号を計測する心電計測部が接続されている。

静磁場発生部は、磁石１、静磁場電源２、シムコイル３およびシムコイル電源４を含む。磁石１としては、例えば超電導磁石や常電導磁石が利用可能である。静磁場電源２は、磁石１に電流を供給する。なお、磁石１として超電導磁石を採用する場合には、静磁場電源２は省略可能である。かくして静磁場発生部は、被検体２００が送り込まれる円筒状の空間（診断用空間）の中に静磁場Ｂ₀を発生させる。この静磁場Ｂ₀の磁場方向は、診断用空間の軸方向（Ｚ軸方向）にほぼ一致する。シムコイル３は、ホスト計算機１６の制御下でのシムコイル電源４からの電流供給を受けて、静磁場均一化のための補正磁場を発生する。

寝台部は、被検体２００を載せた天板５を、診断用空間に送り込んだり、診断用空間から抜き出したりする。

傾斜磁場発生部は、傾斜磁場コイルユニット６および傾斜磁場電源７を含む。傾斜磁場コイルユニット６は、磁石１の内側に配置される。傾斜磁場コイルユニット６は、互いに直交するＸ軸方向、Ｙ軸方向およびＺ軸方向のそれぞれの傾斜磁場を発生させるための３組のコイル６ｘ，６ｙ，６ｚを備える。傾斜磁場電源７は、シーケンサ１０の制御の下で、コイル６ｘ，６ｙ，６ｚに、傾斜磁場を発生させるためのパルス電流をそれぞれ供給する。傾斜磁場発生部は、傾斜磁場電源７からコイル６ｘ，６ｙ，６ｚに供給するパルス電流を制御することにより、物理軸である３軸（Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸）方向のそれぞれの傾斜磁場を合成して、互いに直交する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から成る論理軸方向のそれぞれの傾斜磁場を任意に設定する。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Ｇｓ、Ｇｅ、Ｇｒは、静磁場Ｂ₀に重畳される。

送受信部は、ＲＦコイルユニット８、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを含む。ＲＦコイルユニット８は、診断用空間にて被検体２００の近傍に配置される。送信器９Ｔおよび受信器９Ｒは、ＲＦコイルユニット８に接続さる。送信器９Ｔおよび受信器９Ｒは、シーケンサ１０の制御の下で動作する。送信器９Ｔは、核磁気共鳴（ＮＭＲ）を生じさせるためのラーモア周波数のＲＦ電流パルスをＲＦコイルユニット８に供給する。受信器９Ｒは、ＲＦコイルユニット８が受信したエコー信号などのＭＲ信号（ラジオ周波信号）を取り込み、これに前置増幅、中間周波変換、位相検波、低周波増幅、あるいはフィルタリングなどの各種の信号処理を施した後、Ａ／Ｄ変換してデジタルデータ（生データ）を生成する。

制御・演算部は、シーケンサ１０、演算ユニット１１、記憶ユニット１２、表示器１３、入力器１４、音声発生器１５およびホスト計算機１６を含む。

シーケンサ１０は、ＣＰＵおよびメモリを備えている。シーケンサ１０は、ホスト計算機１６から送られてきたパルスシーケンス情報をメモリに記憶する。シーケンサ１０のＣＰＵは、メモリに記憶したシーケンス情報にしたがって、傾斜磁場電源７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒの動作を制御する。シーケンサ１０のＣＰＵは、受信器９Ｒが出力した生データを一旦入力し、これを演算ユニット１１に転送する。ここで、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７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを動作させるために必要な全ての情報であり、例えばコイル６ｘ，６ｙ，６ｚに印加するパルス電流の強度、印加時間および印加タイミングなどに関する情報を含む。

演算ユニット１１は、受信器９Ｒが出力した生データを、シーケンサ１０を通して入力する。演算ユニット１１は、入力した生データを、内部メモリに設定したｋ空間（フーリエ空間または周波数空間とも呼ばれる）に配置する。演算ユニット１１は、このｋ空間に配置されたデータを対象として２次元または３次元のフーリエ変換を行うことによって実空間の画像データを再構成する。また演算ユニット１１は、画像に関するデータの合成処理や差分演算処理（重付け差分処理も含む）も必要に応じて実行可能である。この合成処理には、ピクセル毎にピクセル値を加算する処理や、最大値投影（ＭＩＰ）処理、最小値投影（ｍｉｎＩＰ）などが含まれる。また、上記合成処理の別の例として、フーリエ空間上で複数フレームの軸の整合をとった上で、これら複数フレームの生データを合成して１フレームの生データを得てもよい。なお、加算処理には、単純加算処理、加算平均処理、あるいは重み付け加算処理などが含まれる。

記憶ユニット１２は、再構成された画像データや、上述の合成処理や差分処理が施された画像データを記憶する。

表示器１３は、ユーザに提示するべき各種の画像をホスト計算機１６の制御の下に表示する。表示器１３としては、液晶表示器などの表示デバイスを利用可能である。

入力器１４は、操作者が希望する同期タイミング選択用のパラメータ情報、スキャン条件、パルスシーケンス、画像合成や差分の演算に関する情報などの各種の情報を入力する。入力器１４は、入力した情報をホスト計算機１６に送る。入力器１４としては、マウスやトラックボールなどのポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスを適宜に備える。

音声発生器１５は、ホスト計算機１６から指令があったときに、息止め開始および息止め終了のメッセージを音声として発する。

ホスト計算機１６は、既存のＭＲＩ装置で実現されている各種の動作を実現するようにＭＲＩ装置１００の各部の動作を総括する。ホスト計算機１６は他に、後述するように、ハイブリッドＭＲＡの実行時にスケーリング係数を設定する機能を備える。

心電計測部は、ＥＣＧセンサ１７およびＥＣＧユニット１８を含む。ＥＣＧセンサ１７は、被検体２００の体表に付着されており、被検体２００のＥＣＧ信号を電気信号（以下、センサ信号と称する）として検出する。ＥＣＧユニット１８は、センサ信号にデジタル化処理を含む各種の処理を施した上で、ホスト計算機１６およびシーケンサ１０に出力する。この心電計測部としては、例えばベクトル心電計を用いることができる。この心電計測部によるセンサ信号は、被検体２００の心時相に同期したスキャンを実行するときにシーケンサ１０にて必要に応じて用いられる。

（第１の実施形態）
次に以上のように構成されたＭＲＩ装置１００の第１の実施形態における動作について説明する。なお、ＭＲＩ装置１００は、既存のＭＲＩ装置で実現されている各種の撮像を行うことが可能であるが、これについての説明は省略する。そしてここでは、ハイブリッドＭＲＡを得る場合の動作について説明することとする。

図２はハイブリッドＭＲＡを得る場合のＭＲＩ装置１００の動作手順を示したフローチャートである。

ステップＳａ１においてはシーケンサ１０が、傾斜磁場電源７、送信器９Ｔおよび受信器９Ｒを制御して、ＷＢ法およびＢＢ法のそれぞれでのデータ収集を行う。このＷＢ法でのデータ収集とＢＢ法でのデータ収集とを個別のシーケンスにて行っても良いが、ここではマルチエコー法を用いて一連のシーケンス中にＷＢ法およびＢＢ法の双方のデータ収集を行う。このデータ収集は、撮像領域として設定されたスラブ内の複数のスライスについてそれぞれ行われる。

ＷＢ法およびＢＢ法として、具体的にどの手法を採用するかは任意である。しかしここではＷＢ法としてＴＯＦ法を、またＢＢ法としてＦＳ−ＢＢ（flow-sensitive BB）法を採用することとする。なお、ＦＳ−ＢＢは、ディフェーズ傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー（ＧＲＥ）系のパルスシーケンスでデータ収集を行う。ディフェーズ傾斜磁場パルスは、関心領域の動脈および静脈のフローによる信号低下を強調させるための傾斜磁場を生じさせる。

パルスシーケンスをＧＲＥとし、静磁場強度を1.5Ｔとした場合のＴＥは、ＴＯＦ法の場合は10未満となり、ＦＳ−ＢＢ法の場合は20となる。

図３はこのときのパルスシーケンスの一例を示す図である。図３に示される波形は上から順番に、被検体２００に印加する高周波のフリップパルス（flip pulse）および被検体２００で生じるエコー信号（Echo）、スライス方向の傾斜磁場波形（Ｇｓ）、位相エンコード方向の傾斜磁場波形（Ｇｅ）、リードアウト方向の傾斜磁場波形（Ｇｒ）を示す。

ここで、ＴＯＦ法はリフェーズ（rephase）であるのに対して、ＦＳ−ＢＢ法はディフェーズ（dephase）である。

図４はリフェーズ／ディフェーズＧＲＥシーケンスによる血管内血液および静止組織の信号強度のＴＥに対する変化を示す図である。

リフェーズにおいては、血液の信号は低下されることのないまま収集される。これとは逆にディフェーズにおいては、血液の信号は抑制されて収集される。このことから図４に示すように、リフェーズにより血液で生じる信号は、静止している組織で生じる信号よりも高信号となる。またディフェーズにより血液で生じる信号は、静止している組織で生じる信号よりも低信号となる。

ステップＳａ２においては演算ユニット１１が、上記のようにしてＴＯＦ法を用いて収集されたデータに基づいて、血管が背景よりも高信号に表される画像すなわちＷＢ画像を再構成する。また演算ユニット１１は、上記のようにしてＦＳ−ＢＢ法を用いて収集されたデータに基づいて、血管が背景よりも低信号に表される画像、すなわちＢＢ画像を再構成する。

ステップＳａ３においては演算ユニット１１が、ＷＢ画像とＢＢ画像とのスケーリング差分を演算する。この演算により得られる画像を、以下ではハイブリッドＭＲＡ画像と称する。

具体的には、同一の位置に関するピクセル毎に、そのピクセルについてのＷＢ画像での信号値をＳ(WB)、ＢＢ画像での信号値をＳ(BB)とするとともに、スケーリング係数をαとおくと、次の(1)式によって差分値ΔＳを算出する。

ΔＳ＝Ｓ(WB)−α×Ｓ(BB) …(1)
図５は血管径と信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)の関係を示した図である。

図５に示すように、ＷＢ画像での信号値Ｓ(WB)は、血管部分については背景部の信号値Ｓ_base(WB)よりも高くなっている。ＢＢ画像での信号値Ｓ(BB)は、血管部分については背景部の信号値Ｓ_base(BB)よりも低くなっている。なお、ＭＲ信号の収集時の条件の違いから、信号値Ｓ_base(WB)と信号値Ｓ_base(BB)とは、図５に示すように異なることが一般的である。また、コントラスト対ノイズ比（ＣＮＲ）は、主幹動脈のように血管径が大きい血管については、ＷＢ画像およびＢＢ画像で同程度に大きいが、抹消血管のように血管径が小さな血管については、ＷＢ画像では小さくなる。なお、Ｓ_base(WB)およびＳ_base(BB)は、ＷＢ画像およびＢＢ画像のおのおののローパス画像の信号強度で代用できる。

かくして差分値ΔＳは、図６に示すように血管部分における背景部の差分値ΔＳ_baseに対するコントラストが、信号値Ｓ(WB)および信号値Ｓ(BB)のいずれよりも大きくなる。

なおスケーリング値αは、α×Ｓ_base(BB)がＳ_base(WB)を上回ることがないように設定されれば、コントラストを増大する効果が得られる。従って、スケーリング値αは、上記の条件を満たす範囲で任意に設定が可能である。例えばα＝０として、重み付けをしなくても良い。ただし、スケーリング値αは、背景部の差分値ΔＳ_baseができるだけゼロに近くなるように設定することが好ましい。なぜならば、背景部を目立たなくしてハイブリッドＭＲＡ画像の画質をより向上できるからである。

そして以上のハイブリッドＭＲＡ画像は、スラブ内の全スライスのそれぞれについて生成される。

ステップＳａ４においては演算ユニット１１が、複数のハイブリッドＭＲＡ画像を対象としたＭＩＰ処理を行う。このＭＩＰ処理により得られる画像を以下ではハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像と称する。ＭＩＰ処理の対象とするハイブリッドＭＲＡ画像は、ステップＳａ３で生成された全スライスのハイブリッドＭＲＡ画像の全部または一部としても良い。あるいは、ＭＩＰ処理の対象とするハイブリッドＭＲＡ画像には、断面変換により生成した別スライスの少なくとも１つのハイブリッドＭＲＡ画像を含んでも良い。

ステップＳａ５においては演算ユニット１１が、ＷＢ画像に基づいてマスク画像を生成する。このマスク画像は、例えば脳内の血管を撮像している場合には、脳実質に相当する領域を表す画像とする。ＢＢ画像は、脳実質とその周囲との信号差が小さいことなどのために、ＢＢ画像から脳実質の領域を抽出することは困難である。しかしながら、ＷＢ画像では脳実質および血管が高信号になるので、ＷＢ画像からは閾値処理などの簡単な処理により脳実質および血管の領域を抽出できる。

ステップＳａ４でのＭＩＰ処理に際しては、マスク画像を参照して、脳実質に相当する領域のみを対象として行うようにしても良い。なお、ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像とともに、例えばＢＢ画像のｍｉｎＩＰ画像などのような別の画像を表示する場合、そのｍｉｎＩＰ処理に対してもマスク画像を参照して行うようにしても良い。

図７は上記のようにして生成されたハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像と従来のＴＯＦ法によるＭＲＡ画像のＭＩＰ画像（以下、ＴＯＦ_ＭＲＡ画像と称する）とを並べて表した図である。図７の上側がＴＯＦ_ＭＲＡ画像であり、下側がハイブリッドＭＲＡ画像である。ＴＯＦ_ＭＲＡ画像およびハイブリッドＭＲＡ画像ともに、左からアキシャル、コロナルおよびサジタル方向のＭＩＰ画像である。

なお、ＴＯＦ_ＭＲＡ画像は、ＴＲ＝50ms、ＴＥ＝6.8ms、ＦＡ＝20degとした3 axis 1st order GMNにより撮像されたものである。ハイブリッドＭＲＡは、ＴＥ＝26msとするとともに、b-factorを2sec/mm²として撮像されたＢＢ画像と上記のＴＯＦ_ＭＲＡ画像とから、α＝1として上記のようにして生成されたものである。

この図７から明らかなように、ハイブリッドＭＲＡ画像はＴＯＦ法によるＭＲＡ画像と同じＷＢ画像となるが、ハイブリッドＭＲＡ画像ではＴＯＦ法によるＭＲＡ画像よりも、血管、特に細い抹消血管が高コントラストで詳細に描出される。

さて、一般にＴＯＦ法では、スラブへの血液の流入部では血管信号が大きい。しかし、血液は、抹消血管に移行するに従いＲＦで励起されつづける回数が増加するために、抹消血管の血管信号が小さくなることが知られている。そこで、スラブへの流入部に近いほうのスライスについて適用するスケーリング値αを、遠いほうのスライスについて適用するスケーリング値よりも小さく設定すれば、上記の性質を考慮した高品質のハイブリッドＭＲＡ画像を得られるようになる。図８は上記のようにスラブ位置に依存してスケーリング値を設定する具体例を示す図である。

さてスケーリング値αとして最適な値は、ＷＢ画像とＢＢ画像との関係に基づいてピクセル毎に異なる。そこで、スケーリング値をピクセル毎に設定し、それをスケーリング差分に適用することが好ましい。

以下に、ピクセル毎のスケーリング値を設定する処理について説明する。

第１の実施形態では、血管の径や、ＷＢ画像およびＢＢ画像の各信号強度のそのもの、あるいは周囲組織とのＣＮＲを測定して、その比較から適応的にスケーリング値を設定することとする。血管信号は比較的高周波成分が多いため、同一画像についてローパスフィルタ処理を施した画像とローパスフィルタ処理を施していない画像との同一ピクセル間の差分をとることにより抽出できる。あるいは血管信号は、ハイパスフィルタ処理により低周波な背景信号を低下させることにより抽出することができる。そしてこのようにして求まる差分値がＷＢ画像においては正方向、ＢＢ画像においては負方向に大きいほど血管である確率が大きい。ノイズ成分は一定なので、信号強度がそのままＣＮＲになる。

図９は任意の１つのピクセルについてのスケーリング値を設定するためのホスト計算機１６の処理手順を示すフローチャートである。

この処理は、図２におけるステップＳａ３にてスケーリング差分を演算するのに先立って、ステップＳａ２にて再構成されたＷＢ画像およびＢＢ画像に基づいて実行される。

ステップＳｂ１においてホスト計算機１６は、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれに対してハイパスフィルタ処理を施すことにより、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれから背景信号を低下させ、血管信号を抽出する。なお、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれに適用するフィルタ特性は、ＷＢ画像よりもＢＢ画像のほうが相対的に高周波成分が大きくなるようにそれぞれ定めておく。

なお、このハイパスフィルタ処理は、ＷＢ画像およびＢＢ画像のいずれか一方のみに対して施しても良い。この場合、低周波むらを低減するために、ＢＢ画像に対して施すことが好ましい。またハイパスフィルタ処理に代えて、ＷＢ画像またはＢＢ画像に対してローパスフィルタ処理を施して得られる画像とＷＢ画像またはＢＢ画像との差分を求める処理を行っても良い。あるいはハイパスフィルタ処理に代えて、ＷＢ画像およびＢＢ画像に対してローパスフィルタ処理を施してそれぞれ得られる画像に関する絶対値画像どうしの差分dSをabs[S_orig]−abs[S_low]としてを求める処理を行っても良い。さらには、ハイパスフィルタ処理の後に、位相補正を行ってリアル画像を得ても良い。この位相補正は例えば、k-spaceの中心部のデータから作成した位相を用いて行うことができる。

なお、このようなフィルタ処理により、磁化率などに由来する低周波成分のむらを補正することができる。

ステップＳｂ２においてホスト計算機１６は、上記のようにＷＢ画像に対してハイパスフィルタ処理を施して得られた画像における画素値をＳｄ(WB)とするとともに、ＢＢ画像に対してハイパスフィルタ処理を施して得られた画像における画素値をＳｄ(BB)とした場合に、次の式(2)によってＣＮＲに相当する値ｋを算出する。

ｋ＝Ｓｄ(BB)／Ｓｄ(WB) …(2)
次にステップＳｂ３においてホスト計算機１６は、信号値Ｓ_base(BB)と信号値Ｓ_base(WB)との比を、Ｓ_base(BB)／Ｓ_base(WB)として求める。

そしてステップＳｂ４においてホスト計算機１６は、ステップＳｂ２にて求めた値ｋに対応するスケーリング値α(k)を算出する。流れのある血管内部は、Ｓｄ(WB)＞0、Ｓｄ(BB)＜0なので、ｋ＜0となる。これに対して静止組織は、ｋ≧０となる確率が高い。すなわち、上記のように求まる値ｋは、血管に相当するピクセルにおいては符号が負となり、静止組織に相当するピクセルにおいては符号が正となる。従って、ｋ≧０であるならば、スケーリング値αは、Ｓ_base(WB)−α×Ｓ_base(BB)がゼロになる値、すなわちステップＳｂ３にて求めた値とすれば良い。ｋ＜０であるならば、ｋが負方向に大きくなるに従い、α(k)は正方向に大きくする。

ｋ＜０であるときのα(k)は、ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を考慮して、以下のように定める。

まず、２種類の原画像Ｓ１，Ｓ２の血管の周囲組織Ｓ１_base，Ｓ２_baseに対するコントラストをＣ１，Ｃ２、ノイズＳＤをσ_n1，σ_n2、ＣＮＲをＣＮＲ１，ＣＮＲ２とした場合、重み付き差分画像ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２における血管のＣＮＲ，ＣＮＲ(ΔＳ)との関係を導出する。問題の定義より、Ｃ１＝Ｓ１−Ｓ１_base、Ｃ２＝Ｓ２−Ｓ２_base、ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２である。ΔＳ画像のコントラストは、原画像のコントラストを用いて次の(3)式のように表せる。

Ｃ(ΔＳ)＝ΔＳ−ΔＳ_base＝｛Ｓ１−αＳ２｝−｛Ｓ１_base−αＳ２_base｝
＝｛Ｓ１−Ｓ１_base｝−α｛Ｓ２−Ｓ２_base｝＝Ｃ１−α×Ｃ２ …(3)
ΔＳ画像での血管の周囲組織に対するＣＮＲ，ＣＮＲ(ΔＳ)は、次の(4)式となる。

ここで、ΔＳ画像のＣＮＲが最大になる条件は、次の式(5)の場合である。

δ｛ＣＮＲ(ΔＳ)｝／δα＝(−Ｃ１×α×σ_n2 ²−Ｃ２×σ_n1 ²)／(σ_n1 ²＋α²×σ_n2 ²)^3/2＝０ …(5)
この式(5)を満たすα＝α_optを求めると、分母がゼロでなければ、すなわちノイズのない画像でなければ、次の(6)式のようになる。

α_opt＝−(Ｃ２／σ_n2 ²)／(Ｃ１／σ_n1 ²) …(6)
特に、σ_n1＝σ_n2＝σ_nの場合は、式(4)および式(6)は各々、次の式(4')および式(6')となる。

α_opt＝−Ｃ２／Ｃ１ …(6')
被検体２００を同一のコイルで同一の受信ゲインで撮像した場合や、２エコーで撮像した場合には、ノイズＳＤは同じとみなせるので、上記の式(4')および式(6')が成り立つ。

以上まとめると、２種類の原画像の重みつき差分画像ΔＳ＝Ｓ１−α×Ｓ２における血管と周囲組織とのコントラストに関するＣＮＲは、２種類の原画像の各々の血管と背景とのコントラストに関するＣＮＲの比の符号を反転した値に等しいときに最大となる。

例として画像Ｓ１をＷＢ画像、画像Ｓ２をＢＢ画像とし、かつＣＮＲ１＝10、ＣＮＲ２＝−10であるとするならば、α＝1で良いことになる。すなわち最大のＣＮＲを与えるのは、単純差分Ｓ１−Ｓ２で良いことになる。その場合の差分画像のＣＮＲは、ＣＮＲ＝10−（10）／√２＝14.1となり、差分前の1.41倍に向上することになる。一方、血管がＷＢに描出されていても、差分する側の画像に血管がまったく描出されていない状態、すなわちＣＮＲ１＝10、ＣＮＲ２＝0ならば、α＝0が良いことになる。すなわち最大のＣＮＲを与えるのは、Ｓ２を差分しないでＳ１をそのまま用いるのが良いことになる。

図１０はハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を示す図である。

図１０は、ＷＢ画像における血管のＣＮＲを10として、ＢＢ画像のコントラストＣ(BB)とＷＢ画像のコントラストＣ(WB)との比Ｃ(BB)／Ｃ(WB)が、0、−0.50、−0.75、−1.00、−1.25、−1.50、−1.75、−2.00のそれぞれである場合についてのハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係をそれぞれ示している。

この図１０から明らかなように、ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲを最大にするα_optは、次の式(7)となる。

α_opt＝−Ｃ(BB)／Ｃ(WB) …(7)
ただし、図１０から明らかなように、Ｃ(BB)／Ｃ(WB)＜−1ならば、α＞1にしておけばＣＮＲはあまり変化しない。

図１１はホスト計算機１６がステップＳｂ４にて算出するスケーリング値α(k)と値ｋとの関係を示した図である。

前述の論理どおりに実施するならば、ホスト計算機１６はスケーリング値α(k)を図１１に破線で示すような値として算出すれば良い。しかし、実装的には、ｋ＝0の近傍ではノイズを考慮しスケーリング値α(k)を滑らかに変化させる。これとともに、ｋ＜０の領域では、自然な画像の形成のために、例えば図１１に実線で示すような値としてスケーリング値α(k)を算出すると良い。

なおスケーリング値αはピクセル毎の設定なので、その上限値α_maxは特に設定不要であるが、図１１ではエラー処理としての適当な値を設定している。

なおｋ＞0であるピクセルについては、静止組織である確率が大きい。そこで、スケーリング差分を行わずに、ハイブリッドＭＲＡ画像におけるノイズを低減すべく、ＷＢ画像またはＢＢ画像のローパスフィルタ画像における相当するピクセルの値に置き換えても良いし、ゼロに置き換えても良い。

このようにしてピクセル毎のスケーリング値α(k)を適応的に設定すれば、血管が複雑に向きを変えているために流入部と細い血管とがスラブの両端部に必ずしも位置していなくとも、スケーリング値αを適正に設定して高品質なハイブリッドＭＲＡ画像を生成することが可能となる。

ところで、血管と背景とのコントラストに関するＣＮＲは、ハイブリッドＭＲＡ画像のほうがＷＢ画像またはＢＢ画像より大きくなければ、ハイブリッドＭＲＡ画像を生成することに意味がない。

血管の主幹部はＴＯＦによるＣＮＲが大きいが、抹消血管ではＴＯＦによるＣＮＲがゼロに近づく。このため、ＢＢ画像のスケーリングが大きいほうが血管と背景とのコントラストに関するＣＮＲが良くなる。つまり、抹消血管では、差分しないでＢＢ画像を単独で用いたほうが良いことがわかる。その場合、α＝1ならば差分画像のＣＮＲは1／√2＝0.71になる。このため、もしハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲがＷＢ画像またはＢＢ画像のＣＮＲの√2倍よりも大きければ、血管のＣＮＲはハイブリッドＭＲＡ画像のほうがＷＢ画像またはＢＢ画像より大きくなる。差分により背景の信号値がゼロになるようなスケーリングを行うことは、背景がゼロに近づき、血管信号との差が大きくなるのでＭＩＰ時に都合がよくなる。

2エコーＧＲＥの場合、背景の信号強度は、Ｓ_base(WB)＞Ｓ_base(BB)である。背景をゼロにする設定の場合はα＞1になり、末消血管に重みをおいたことになる。その場合でも差分画像ではＭＩＰで血管を空気に邪魔されずに十分に描出する必要から、信号強度が背景＞空気＞0になるように、α≦S_base(WB)／S_base (BB)と、上限を与えるのが望ましい。

以上のように第１の実施形態では、血管が背景より高信号にでるＷＢ画像と血管が背景より低信号に描出されるＢＢ画像とを用いて、それぞれの画像に比べ血管をより高ＣＮＲで描出することが可能である。背景組織の信号低減は、ＭＩＰやｍｉｎｉＩＰでの細血管の描出においては特に重要である。

また第１の実施形態によれば、ＴＯＦ法に比べて乱流部、細血管、あるいは側副血行路の描出能が向上する。撮像時間は、ＴＯＦ法に比べて多少延長する（ＴＲに比例）程度である。そして、ＴＯＦ法に比べて第１の実施形態では、血管の背景組織に対するＣＮＲが増大するとともに、脂肪や背景組織は低減する。ＴＯＦ法で必要なＭＴＣパルスは、第１の実施形態では不要である。ＴＯＦ法に比べて第１の実施形態では、乱流部や穿通枝の描出能も向上する。

また第１の実施形態によればＦＳ−ＢＢ法に比べて、血管の背景組織に対するＣＮＲが増大するとともに、背景組織は低減する。

なお、造影剤を使用した場合でもＷＢ，ＢＢになる場合があり、血管など組織のＣＮＲの向上が可能である。例えば、常磁性造影剤なら、Ｔ１ＷでＷＢ、Ｔ２^*ＷでＢＢになる。従って、非造影の場合と同様なＧＲＥを利用した２エコーシーケンスで実現できる。

（第２の実施形態）
次にＭＲＩ装置１００の第２の実施形態における動作について説明する。

(A)理論的準備
具体的な動作について説明する前の理論的準備として、磁化率が不均一で、かつ流れのあるボクセルのＭＲ信号モデルと、リフェーズ（rephase）／ディフェーズ（dephase）の信号モデルとについて定義する。

(A-1)磁化率が不均一で、かつ流れのあるボクセルのＭＲ信号モデル
まず、磁化率が不均一で、かつ流れのあるボクセルのＭＲ信号モデルに関するパラメータを次のように定義する。
M₀：プロトン密度
A_T1：T1に依存した減衰（T1 dependent attenuation）
A_T1＝1−exp(−TR／T1)
A_T2：T2に依存した減衰（T2 dependent attenuation）
A_T2＝exp(−TE／T2)
A_D：拡散に依存した減衰（Diffusion dependent attenuation）
A_D＝exp[−bD]
A_sus：磁化率に依存した減衰（Susceptibility dependent attenuation）
A_sus＝exp[−TE(γΔB_0σ)]^*
φ_sus：磁化率に依存した位相（Susceptibility dependent phase）
φ_sus＝−TE(γΔB_0m)
但しLorenzian modelの場合。
T2^*：T2と磁化率効果による成分を含む緩和時間
1／T2^*＝1／T2＋γΔB₀ (T2^*<T2)
なお、T2^*を用いると、A_T2 A_sus＝exp(−TE／T2^*)となる。
A_flow：フローに依存した減衰（Flow dependent attenuation）
A_flow＝exp[−bD_flow]
b：拡散で定義される傾斜磁場パターンから算出される係数（gradient factor）
D_flow：フローによる位相分散係数（流れのない部分で定義される拡散係数に等価な係数に相当する）
Φflow：フローに依存した位相シフト（Flow dependent phase shift）

V：磁化率が不均一で、かつ流れを含む組織。ΔB₀<>0であり、かつF<>0である組織である。例えば静脈などがこれに相当する。

この場合、組織VからのＭＲ信号Sは、次の式(8)のように一般化される。
S＝(M₀ A_T1 A_T2 A_D A_sus A_flow) exp[i(Φ₀＋Φ_sus＋Φ_flow)] …(8)
ここで磁化率やフローの効果のうち、コヒーレント（coherent）な成分は位相に、インコヒーレント（incoherent）な成分は振幅減衰に生じる。すなわち、コントラストには、ボクセル内でのΔB₀分布が大きいほど、あるいはintravoxel incoherent motion（IVIM）成分が大きいほど、振幅項が位相項より支配的に作用することになる。なおIVIM成分は、静脈→細静脈→毛細血管の順に大きい。

(A-2)リフェーズ／ディフェーズの信号モデル
次に、リフェーズ／ディフェーズの信号モデルについて説明する。

理想的なモデルでは、リフェーズでは振幅、位相ともフローによる成分はキャンセルされ、磁化率による成分のみとなる。ただし、実際はリフェーズでもgradient moment nulling（GMN）オーダーや乱流に依存した変化が生じる。一方、ディフェーズでは、振幅、位相とも磁化率成分にフロー成分が加わるので、リフェーズ／ディフェーズの各々の理想的なモデルでの信号S_re，S_deは下記の式(9)および式(10)のように表される。
S_re＝(M₀ A_T1 A_T2 A_D A_sus)exp[i(Φ₀＋Φsus)] …(9)
S_de＝(M₀ A_T1 A_T2 A_D A_sus A_flow)exp[i(Φ₀＋Φ_sus＋Φ_flow)] …(10)
ここでもし、リフェーズ／ディフェーズのシーケンス条件のうちの繰り返し時間TRおよびエコー時間TEが同一で、ディフェーズのｂ値は十分小さいためにA_Dの効果は無視できるとすれば、S_deは次の式(11)となる。
S_de＝S_re A_flow exp[i Φ_flow] …(11)
すなわち、S_deはS_reにフロー効果が加わったものになる。

ＭＲ信号（振幅、位相）の変動には次のような性質がある。
・ボクセル内のフロー成分比M_flow／(M_flow＋M_st)が多いほど、ＭＲ信号の変動が大きい。
・b値が大きいほど、ＭＲ信号の変動が大きい。
・IVIM成分が大きければ、dephase grad.による振幅減衰効果によるＭＲ信号の変動が大きい。
・IVCM成分が大きければ、dephase grad.による位相変化効果によるＭＲ信号の変動が大きい。
（B）ディフェーズ／リフェーズのデータ収集および処理法
従来のリフェーズのみやディフェーズのみの場合に対し、ディフェーズとリフェーズとを組み合わせて用いることで新たな応用が可能になる。上述のように、リフェーズはT1緩和、T2緩和および磁化率効果のみによる信号変化である。ディフェーズはリフェーズに加えフローによる効果が加わっている。従って、リフェーズとディフェーズとのデータ間の演算により、静止組織に関する成分および磁化率効果などのフロー効果以外の成分とフロー効果とが分離された画像を得ることができる。さらには上記の演算により、磁化率やフロー効果をより定量的に表した普遍的なパラメータ画像を得ることができる。臨床的には、ディフェーズおよびリフェーズの物理的なフロー効果および磁化率効果の大小を用いた、静脈と動脈の分離などである。ここでは収集の工夫やその臨床応用例をあげる。

（B-1）理論
具体的な処理手順を説明するのに先立って、理論について説明する。

リフェーズおよびディフェーズのＭＲ信号は、振幅および位相を有する複素信号である。ＭＲ信号のゲインをK、A₀＝M_0、A_T1、A_T2として、式(9)，(10)を任意のゲインKとシーケンスの可変パラメータであるTR，TE，b値の関数として表すと、以下の式(9')および式(10')のようになる。
S_re(TR,TE)＝A_re(TR,TE) exp[iΦ_re(TE)]＝K A₀(TR,TE) A_sus(TE) exp[i{Φ₀(TE)＋Φ_sus(TE)}] …(9')
S_de(TE,TE，b)＝A_de(TE,TE) exp[iΦ_de(TE)]＝K A0(TE,TE) A_sus(TE) A_flow(b) exp[i{Φ₀(TE)＋Φ_sus(TE)＋Φ_flow(b)}] …(10')
なお、ここではb値はフローによる信号減衰効果をもたらせば良いため十分小さく、A₀に占める分子拡散の効果A_Dは無視できる。すなわちA₀は、リフェーズおよびディフェーズで同一とした。また縦磁化（longitudinal magnetization）Mzは、M₀ A_T1として求まり、A_T1はＧＲＥの場合にはインフロー効果も含めTRで決まる。

（B-1-1）生体組織と磁化率およびフロー
磁化率とフローの性質の違いを生体内の組織別にみると、動脈はオキシヘモグロビン（oxyHb）を多く含むため磁化率効果が無視できるので、リフェーズでは動脈は描出されない。一方、静脈は動脈よりはフロー効果は小さく、さらにデオキシヘモグロビン（deoxyHb）による磁化率効果が加わる。従って、血管については、リフェーズではフローによる位相変化が完全にリフォーカスされれば、静脈信号（磁化率効果成分）が支配的に描出される。この結果、ディフェーズでは動脈および静脈（磁化率効果＋フロー成分）のいずれもが描出される。静止組織については、リフェーズおよびディフェーズのいずれでも同等に描出される。

静脈はフローが遅いため、その選択的描出には磁化率効果以外に良い方法がない。また、リフェーズのみでは、動脈と静止組織とのコントラスト差が十分でないために動脈と静止組織との分離は困難である。

（B-1-2）最適シーケンスパラメータ：TE
TEについては、振幅、位相ともにＣＮＲを最大にするTEの最適な条件は、TE＝T2^*である。すなわち、TEが対象とする組織のT2^*に等しい場合に、その近傍のT2^*を有する組織との間で最大のＣＮＲを与える。収集条件や人体組織の種類に依存してT2^*には分布があるが、血管描出に重要な血液も磁化率の範囲があるし、白質や灰白質はほぼ一定とみなせるので、ボクセルサイズを一定にする場合には上記の条件でTEを決めることはほぼ可能である。

（B-1-3）フロー効果と磁化率効果との分離
受信ゲイン、TR、TEおよびb値などの撮像パラメータを固定すれば、そのままでもリフェーズとディフェーズとの間の相互の比較が可能である。しかし、より定量的な指標にするには、フロー成分はD_flow、磁化率成分はT2^*やΔ_χなどから計算して表示したほうが良い。その場合は、b＝0はリフェーズで代用し、TEは2つ以上と最低3画像が必要となる。

（B-1-3-1）フロー効果の定量化
ディフェーズ／リフェーズ間の振幅比と位相差とをとると、(11)式に基づいて次の式(12)および式(13)に示すようにフロー効果を分離できる。
ディフェーズ／リフェーズ振幅比：A(de)／A(re)＝A_{flow …(12)}
ディフェーズ／リフェーズ位相差：Φ(de)−Φ(re)＝Φ_{flow …(13)}
ここで、位相差Φ_flowはphase contrast MR angiography（ＰＳ−ＭＲＡ）法のように速度エンコードパルスVENCの3方向を用いて測定し求めても良い。しかし、ここではあまり現実的ではないので省略し、次の式(14)のように表される関係にあり、多様な流速や多様な方向への流れによるランダムな位相分散の程度を表すD_flowを求める。
A_flow＝exp[−b^* D_flow] …(14)
ここで、ディフェーズのb値をb(de)、ディフェーズおよびリフェーズの信号強度（振幅）をそれぞれA(de)、A(re)とすると、b＝0をリフェーズで代用できるので、D_flowは次の式(15)により算出される。
D_flow[mm²／sec]＝−ln[A(de)／A(re)]／b(de) …(15)
（B-1-3-2）磁化率効果の定量化
まず磁化率効果の定量化指標を振幅を用いて算出する場合について述べる。

磁化率効果による減衰項A_susは、TE依存であり、単一TEではT1緩和およびT2緩和などの寄与が入ったA₀が消去できない。そこで、γΔB_0σまたはT2を含んだT2^*を求めたほうがより普遍化できる。

リフェーズでの２つのTE（以下、それぞれをTE1，TE2と称し、TE2＞TE1であることとする）を用いる場合、TE1およびTE2のそれぞれでの信号強度（振幅）A1，A2は、次の式(16)および式(17)により定まる。
A1＝K A₀ exp[−TE1／T2^*] …(16)
A2＝K A₀ exp[−TE2／T2^*] …(17)
これら式(16)および式(17)より、磁化率効果による振幅減衰効果の指標は次の式(18)で表される。
T2^*＝(TE2−TE1)／ln[A1(TE1)／A2(TE2)] …(18)
またT2^*の算出には、3エコー以上のマルチエコーを取得して最小二乗近似を用いても良い。

一方、位相を用いる場合について述べる。

磁化率効果の別の表現として、リフェーズの単一TEから、あるいは2エコーの位相差から低周波の位相成分を減じた位相からΦ_susを求める。単一エコーの場合および2エコーの場合のΦ_susは、それぞれ次の式(19)および式(19')により表される。
Φ_sus＝−2_πγΔχB₀(cos²θ−1／3)TE …(19)
Φ_sus＝−2_πγΔχB₀(cos²θ−1／3)(TE2−TE1) …(19')
このΦ_susに基づいて、単一エコーの場合および2エコーの場合のΔ_χは、それぞれ次の式(20)および式(20')により表される。
Δ_χ[ppm]＝−Φ_sus／{2_πγ B₀(cos²θ−1／3)TE} …(20)
Δ_χ[ppm]＝−Φ_sus／{2_πγ B₀(cos²θ−1／3)(TE2−TE1)} …(20')
このΔ_χはボクセル内の平均の磁化率を表すとみなせる。

ここで、γは磁気回転比（gyromagnetic ratio）、B₀は静磁場強度を表し、いずれも装置により一意に決まる。しかし、θはB₀方向と血管の走行角度であるので、ボクセル間の相関を調べるなどの方法で測定する必要があり、振幅から求めるよりは困難になる。

なお、磁化率分布のみならば、リフェーズのみでTEが2段階以上あれば実現可能であり、この技術に関しては公知である。

次に、具体的な処理手順について図１２に従って説明する。

（B-2）ディフェーズデータおよびリフェーズデータの収集
ステップＳｃ１においてはシーケンサ１０が、ディフェーズデータおよびリフェーズデータを収集する。

同一TEのディフェーズおよびリフェーズのシーケンスを独立させて連続的に撮像しても良い。あるいは動きの影響を最小にするために、１データセットを複数のセグメントに分割して交互に収集して合成しても良い。分割するセグメントは、k−spaceで1ライン（TR）単位としたり、２次元面単位とするなど任意である。

ｂ値の段階は複数でも良い。TEも複数取得すればT2^*の正確な算出にも役立つ。複数のTEは、Gradient Echo法ならTR内でマルチエコーを収集すれば一回で取得できる。また複数のｂ値もLook−Locker法を用いれば一回で取得できる。なおLook−Locker法は、「"Measurement of Gd-DTPA dialysis clearance rates by using a look-locker imaging technique."，Magn Reson，Med. 1996 Oct;36(4):571-8.」により知られている。

（B-2-1）ディフェーズ・リフェーズ交互分割収集（ディフェーズ，リフェーズの一組は同一TE）
フロー効果D_flowのみの算出のためには、シーケンサ１０はリフェーズおよびディフェーズを同一TEで2画像収集する。D_flowに加えてT2^*を算出する場合には、シーケンサ１０はリフェーズ側を2エコーでTE1、TE2とし、ディフェーズはTE1，TE2のいずれかにする。その場合、ディフェーズおよびリフェーズのシーケンスを分割させて別々に撮像しても良い。あるいは、画像間の動きの影響を最小にするために、１データセットを複数のセグメントに分割して交互に収集して合成しても良い。分割するセグメントは、k−spaceで1ライン（TR）単位としたり、2次元面単位とするなど任意である。

（B-2-2）ＧＲＥマルチエコーによるリフェーズ，ディフェーズ混合連続収集の場合（TEがすべて違う）
ＧＲＥでリフェーズおよびディフェーズ組み合わせた2点以上のマルチエコーで処理する実施例を示す。

上記の（B-2-1）の場合に比べ、マルチエコーで収集すれば、リフェーズおよびディフェーズのTEは同一にできないが、複数のTEで収集し計算により同一にでき、定量的なパラメータが得られる。マルチエコーは1回のRF励起で、すなわち同一のTR内で取得できる。このため、スキャン時間が1エコーの収集時間と同程度であるという最大のメリットがある。これに加え、独立に時間をおいて収集する場合に比べてデータ間の体動も無視できるため、異種データ間の演算時の誤差が軽減できるメリットもある。もちろん別々のデータとして取得しても、後述する解析パラメータ画像の算出処理は共通にできる。

（B-2-2-1）2点法
（B-2-2-1-1）リフェーズTEとディフェーズTEとを１点ずつ収集する場合
図１３に示すように、TE＝TE1のA_de(TE1)と、TE＝TE2のA_re(TE2)とをそれぞれ収集する。

この場合は、同一モードのデータが2点以上ないため、2つの画像をそのまま観察するのが主体となり、定量パラメータのうちT2^*，D_flowなどは算出できない。しかし、条件をTE2＝2^*TE1に設定すれば、流れの位相項Φ_flowのみは定量化可能である。

TE(de)＜TE(re)とすることで、ディフェーズは磁化率効果を抑制したフロー強調になり、リフェーズはフロー効果を抑制した磁化率強調になる。TE(re)＜TE(de)といった具合にTE(re)を短く（＜10ms）設定すれば、リフェーズは動脈描出用として通常ルーチンで収集しているtime of flight-magnetic resonance angiography（ＴＯＦ−ＭＲＡ）の代用となり、通常のTOF−MRAが不要になる可能性がある。さらに、ディフェーズは、フローおよび磁化率効果も強調した動静脈描出用にできるし、TEの設定しだいで静脈の描出は制御できる。また位相情報も用いれば、背景組織に対する静脈のＣＮＲを強調できる。さらに、後述するようにディフェーズとリフェーズとの間で相互に演算処理を施すことにより、動脈と静脈の分離表示も可能である。なお、2エコーの場合でもリフェーズおよびディフェーズのTEは厳密に合わせる必要はなく、両TEが十分近く、T2^*の差が大きくなければ半定量的な表示は可能である。

（B-2-2-1-2）ディフェーズTEを2点収集する場合
図１４に示すように、TE＝TE1に関するA_de(TE1)およびTE＝TE2に関するA_de(TE2)をそれぞれ収集する。

De TE＝TE1，TE2 (TE1＜TE2)の2つのエコーのb値を同じにすれば、A_flow＝exp[−bD_flow]となる。またgradient momentも同じにすれば、位相のフロー効果分Φ_flowもほぼ同じである。従って、次の式(21)からフロー効果がキャンセルされることが明らかである。

S_de(TE2,b)／S_de(TE1,b)＝exp[−(TE2−TE1)／T2^*] exp[−i(TE2−TE1)γΔB_0m] …(21)
そしてTE1，TE2は既知なので、式(20)の振幅からT2^*、さらには位相項からΔB₀をそれぞれ算出可能であり、Δχが算出可能である。

（B-2-2-1-3）リフェーズTEを2点収集する場合
図１５に示すように、TE＝TE1に関するA_re(TE1)およびTE＝TE2に関するA_re(TE2)をそれぞれ収集する。

A2でb＝0とみなせるので、A_flow＝1 Φ_flow＝0となる以外は（B-2-2-1-2）における添え字deをreに置き換えたものになる。

（B-2-2-2）3点法
リフェーズおよびディフェーズをまぜて3点収集すれば、T2^*またはΔB₀に加えて、すなわちΔ_χに加えて、フロー効果分も算出可能である。またＧＲＥのマルチエコーを用いるにもかかわらずに、同一TEのリフェーズ画像およびディフェーズ画像が作成可能である。3点のTEは、どう組み合わせても良い。

3点法では各エコーがリフェーズおよびディフェーズのいずれであるかの組み合わせで2×2×2＝8通り、順番を問題にしなければ4通りがある。このうちリフェーズ，リフェーズ，ディフェーズと、ディフェーズ，ディフェーズ，リフェーズとの2通りを取り上げる。

（B-2-2-2-1）リフェーズTEを2点とディフェーズTEを1点収集する場合
最初のリフェーズの2点よりT2^*を算出し、これを3点目のディフェーズに代入してD_flowを算出する。またリフェーズよりT2^*が分かれば、リフェーズの任意のTEの信号を生成可能なので、ディフェーズと同一TEのリフェーズが求まる。すなわち同一のT2緩和効果および磁化率効果でフロー効果のみ異なる画像が得られる。

このときのＧＲＥマルチエコーシーケンスの一例を図１６に示す。

（B-2-2-2-2）ディフェーズTEを2点とリフェーズTEを1点収集する場合
上記の（B-2-2-1-2）と同様にして、最初のb値が同じでTEが異なるディフェーズの2点よりT2^*を算出する。そしてこのT2^*と3点目のリフェーズとからD_flowを算出する。またディフェーズよりT2^*が分かればディフェーズの任意のTEの信号を生成可能なので、リフェーズと同一TEのディフェーズが求まる。すなわち同一のT2緩和（T2 relaxation）効果および磁化率効果でフロー効果のみ異なる画像が得られる。

（B-2-2-3）4点以上法
ディフェーズ、リフェーズとも各々2点以上ずつ収集し、これに基づいてT2^*と同一TEの画像とを求める。未知数2個で4点以上では最小二乗近似となる。もちろん必要ならば未知パラメータのM0、T2あるいはDなども算出可能である。

図１７は4点法におけるデータ収集の一例を示す図であり、TE＝TE1に関するA_re(TE1)、TE＝TE2に関するA_de(TE2)、TE＝TE3に関するA_re(TE3)、TE＝TE4に関するA_de(TE4)をそれぞれ収集する。

なお、以上に説明した各種のシーケンスモードのいずれにおいても、マルチエコーのTEを、T2^*算出に用いる最適TE(＝T2^*）を含むように設定する。対象のT2^*が長すぎたり（時間延長、ＳＮＲ低下）、短かすぎたり（RFが入らない、傾斜磁場が出ない、十分なb値が出ないなど）で最適TEの設定困難な場合は、計算して作る任意のTEの画像からTE＝T2^*の画像を作成すれば良い。

また、位相算出においては、すべての場合で折り返しがないか、折り返しを補正することが好ましい。ＧＲＥのマルチエコーでもリフェーズおよびディフェーズのTEは厳密にあわせる必要はなく、両TEが十分近くT2^*の差が大きくなければ半定量的な表示は可能である。シーケンスもＧＲＥのみならず、1回のRF励起後に実効TEを数段階変えたmulti−shot echo planar imaging（multi−shot EPI）でk−spaceをセグメント分割するなどして短時間化と高分解能化とを適当にコントロールしても良い。

またTEに関しては、水と脂肪とが混在する組織では、水と脂肪とに関して同位相になるように設定することが重要である。静磁場強度のもとでの水（プロトン）とケミカルシフトδppmの物質との位相差は、ΔΦ＝2πγδB₀TEと表される。それが同位相となる条件はnを整数としてδΦ＝n２πなので、TE＝n／(γδB₀)の倍数に設定すれば良い。脳実質では脂肪があまりないためにあまり問題とはならないが、ボクセル内で水と脂肪とが混在する骨髄や腹部臓器では問題となる場合があるのでその条件が必要になる。水についてはγ＝42.6MHz／T、脂肪についてはγ＝3.6ppm、かつB₀＝1.5Tとすると、TE＝n 4.3 msとなる。さらに脂肪以外でも磁化率の異なる物質がボクセル内に混在すると位相差が生じるが、酸素濃度によるケミカルシフトはδ＝0.1ppm程度とされ、TEを適当に選んでも定量化パラメータが振幅のT2^*ではあまり問題とならない。位相では厳密に定量化する場合は問題となり得るので、必要ならδを既知としてその寄与による位相を求め補正すれば良い。

（B-3）画像再構成
ステップＳｃ２においては演算ユニット１１が、以上のような各種の手法を適宜に採用して収集されたデータのそれぞれを使用して周知の再構成処理を行うことによって、m枚のディフェーズ画像とn枚のリフェーズ画像とを再構成する。なお、mおよびnの値は、いずれも0を含む整数で、採用するデータ収集の手法により定まる。

（B-4）解析パラメータ画像の算出
ステップＳｃ３においては演算ユニット１１が、再構成された1乃至m枚のディフェーズ画像および1乃至n枚のリフェーズ画像を使用して解析パラメータ画像を算出する。

図１８は解析パラメータ画像の算出処理の概念を示す図である。

演算ユニット１１は、リフェーズ画像およびディフェーズ画像を使用してフローパラメータ算出処理Ｐ１を行うことによってよってD_flow画像を算出する。演算ユニット１１は、リフェーズ画像およびディフェーズ画像を使用して磁化率パラメータ算出処理Ｐ２を行うことによってT2^*画像およびΔ_χ画像を算出する。演算ユニット１１は、リフェーズ画像、ディフェーズ画像およびT2^*画像を使用して任意TE画像作成処理Ｐ３を行うことによって、任意TEに関するリフェーズ画像およびディフェーズ画像を算出する。

以下に、上記した各種のデータ収集手法のそれぞれに応じた解析パラメータ画像の算出処理の具体例をそれぞれ説明する。

（B-4-1）2点法
（B-4-1-1）ディフェーズ2点の場合
(a) 演算ユニット１１は、同一ｂ値のディフェーズに関するTE＝TE1の振幅画像A1(TE1)およびTE＝TE2の振幅画像A2(TE2)より、次の式(22)および式(23)によりT2^*およびK_deをそれぞれ算出する。
T2^*＝(TE2−TE1)／ln[A_de(TE1)／A_de(TE2)] …(22)
K_de＝A_de(TE1)／exp[−TE1／T2^*] …(23)
(b) 演算ユニット１１は、任意TEに関して、次の式(24)および式(25)によりディフェーズ振幅および位相をそれぞれ算出する。
A_de(TE)＝K_de exp[−TE／T2^*] …(24)
Φ_de(TE)＝(TE／TE1)Φ_de(TE1) …(25)
（B-4-1-2）リフェーズ2点の場合
(a) 演算ユニット１１は、同一ｂ値のディフェーズに関するTE＝TE1の振幅画像A1(TE1)およびTE＝TE2の振幅画像A2(TE2)より、次の式(26)および式(27)によりT2^*およびK_reをそれぞれ算出する。
T2^*＝(TE2−TE1)／ln[A_re(TE1)／A_re(TE2)] …(26)
K_re＝A_re(TE1)／exp[−TE1／T2^*] …(27)
(b) 演算ユニット１１は、任意TEに関して、次の式(28)および式(29)によりディフェーズ振幅および位相をそれぞれ算出する。
A_re(TE)＝K_re exp[−TE／T2^*] …(28)
Φ_re(TE)＝(TE／TE1)Φ_re(TE1) …(29)
すなわち、（B-4-1）における添え字deをreに置き換えた式を適用する。

（B-4-2）3点法
（B-4-2-1）リフェーズTEを2点とディフェーズTEを１点収集する場合
この場合の処理の流れを図１９に示す。

(a) ステップＳｄ１において演算ユニット１１は、リフェーズに関するTE＝TE1の振幅画像A_re(TE1)およびTE＝TE2の振幅画像A_re(TE2)より、次の式(30)および式(31)によりT2^*およびK_reをそれぞれ算出する。
T2^*＝(TE2−TE1)／ln[A_re(TE1)／A_re(TE2)] …(30)
K_re＝A_re(TE1)／exp[−TE1／T2^*] …(31)
ここで求めたT2^*により、T2^*画像が得られる。

(b) ステップＳｄ２において演算ユニット１１は、次の式(32)により、例えば図２０に示すようなリフェーズに関するTE＝TE3の振幅画像A_re(TE3)を作成する。また、ステップＳｄ３において演算ユニット１１は、TEに依存しないバックグラウンド位相がない場合には式(33)により、TEに依存しないバックグラウンド位相がある場合には式(34)により、位相画像Φ_re(TE3)を作成する。
A_re(TE3)＝K_re exp[−TE3／T2^*] …(32)
Φ_re(TE3)＝(TE3／TE1)Φ_re(TE1) …(33)
Φ_re(TE3)＝{TE3／(TE2−TE1)} {Φ_re(TE2)−Φ_re(TE1)} …(34)
なお、ステップＳｄ２およびステップＳｄ３において演算ユニット１１は、TEがTE1，TE2，TE3のいずれでもない任意の値であるリフェーズの振幅画像および位相画像を作成することもできる。これは、上記の式(25)乃至(27)におけるTE3に任意の欲しいTEを代入することにより計算することにより実現できる。

(c) ステップＳｄ４において演算ユニット１１は、TE＝TE3の振幅画像A_re(TE3)，A_de(TE3)より、次の式(35)および式(36)によりフロー分散係数D_flow画像を算出する。
A_flow＝A_de(TE3)／A_re(TE3) …(35)
D_flow[mm²／sec]＝−ln[A_flow]／b_{de …(36)}
(d) ステップＳｄ５において演算ユニット１１は、血管とB₀との方向角度θを算出する。

(e) さらにステップＳｄ５において演算ユニット１１は、θとTE＝TE3のリフェーズの位相画像より、次の式(37)によりΔ_χ[ppm]を算出する。
Δ_χ[ppm]＝−Φ_re(TE3)／{2πγB₀(cos²θ−1／3)TE3} …(37)
ここで求めたΔ_χにより、Δ_χ画像が得られる。

(f) ステップＳｄ６において演算ユニット１１は、任意TEのディフェーズの振幅画像を作成する。
ディフェーズの任意TEの振幅画像は式(35)により求めたA_flowを用いて、次の式(38)により計算する。
A_de(TE)＝A_re(TE)A_{flow …(38)}
ステップＳｄ７において演算ユニット１１は、Φ_de(TE3)を用いて、次の式(39)によりディフェーズの任意TEの位相画像を算出する。これは、TEに依存しないバックグラウンド位相がない場合のみ算出可能である。
Φ_de(TE)＝(TE／TE3)Φ_de(TE3) …(39)
なお、上記の(c)〜(f)で求める各種パラメータは、必要な場合にのみ算出すれば良い。

（B-4-2-2）ディフェーズTEを2点とリフェーズTEを１点収集する場合
この場合の処理の流れを図２１に示す。

(a) ステップＳｅ１において演算ユニット１１は、ディフェーズに関するTE＝TE1の振幅画像A_de(TE1)およびTE＝TE2の振幅画像A_de(TE2)より、次の式(40)および式(41)によりT2^*およびK_deを算出する。
T2^*＝(TE2−TE1)／ln[A_de(TE1)／A_de(TE2)] …(40)
K_de＝A_de(TE1)／exp[−TE1／T2^*] …(41)
ここで求めたT2^*により、T2^*画像が得られる。

(b) ステップＳｅ２において演算ユニット１１は、次の式(42)により、図２２に示すようにディフェーズに関するTE＝TE3の振幅画像A_de(TE3)を作成する。また、ステップＳｅ３において演算ユニット１１は、次の式(43)により、位相画像Φ_de(TE3)を作成する。
A_de(TE3)＝K_deexp[−TE3／T2^*] …(42)
Φ_de(TE3)＝(TE3／TE1)Φ_de(TE1) …(43)
なお、ステップＳｅ２およびステップＳｅ３において演算ユニット１１は、TEがTE1，TE2，TE3のいずれでもない任意の値であるディフェーズの振幅画像および位相画像を作成することもできる。これは、上記の式(42)および(43)におけるTE3に任意の欲しいTEを代入することにより計算することにより実現できる。

(c) ステップＳｅ４において演算ユニット１１は、TE＝TE3の振幅画像A_re(TE3)，A_de(TE3)より、次の式(44)および式(45)によりフロー分散係数D_flow画像を算出する。
A_flow＝A_de(TE3)／A_re(TE3) …(44)
D_flow[mm²／sec]＝−ln[A_flow]／b_de …(45)
(d) ステップＳｅ５において演算ユニット１１は、血管とB₀との方向角度θを算出する。

(e) さらにステップＳｅ５において演算ユニット１１は、θとTE＝TE3の位相画像より、次の式(46)によりΔ_χ[ppm]を算出する。
Δ_χ[ppm]＝Φ_re(TE3)／{2πγB₀(cos²θ−1／3)TE3} …(46)
ここで求めたΔ_χにより、Δ_χ画像が得られる。

(f) ステップＳｅ６において演算ユニット１１は、任意TEのリフェーズの振幅画像を作成する。
リフェーズの任意TEの振幅画像は式(44)により求めたA_flowを用いて、次の式(47)により計算する。
A_re(TE)＝A_de(TE)／A_flow …(47)
ステップＳｅ７において演算ユニット１１は、Φ_re(TE3)を用いて、次の式(48)によりリフェーズの任意TEの位相画像を算出する。これは、TEに依存しないバックグラウンド位相がない場合のみ算出可能である。
Φ_re(TE)＝(TE／TE3)Φ_re(TE3) …(48)
なお、(c)〜(f)で求めるパラメータは、必要な場合にのみ算出すれば良い。

さらに、リフェーズおよびディフェーズの各々が3点以上の場合は、未知パラメータをモデルに即して最小二乗法で算出する。K_re，K_de，T2^*は１次の指数減衰関数のモデルを用い、Δχは一次関数のモデルを用いれば良い。

以上のようにして、少なくとも１つずつのリフェーズ画像およびディフェーズ画像（それぞれ振幅画像および位相画像を含む）、T2^*画像、Δ_χ画像およびD_flow画像などがそれぞれ算出される。なお以下においては、これらの画像を解析パラメータ画像と総称する。

なお、マルチエコーではなく、1エコーずつ別々に収集して画像化したものを使用しても良い。あるいは、２Ｄマルチスライス収集や、３ＤＦＴ法などによるボリューム収集でも良い。さらに、パルスシーケンスとしては、ＧＲＥに代えて非対称スピンエコー（ＡＳＥ）法を利用しても良い。

（B-5）解析パラメータ画像の合成処理および表示
各種の解析パラメータ画像を算出した後、これらの解析パラメータ画像をそのまま表示して観察に供することができる。また、A_flow、Φ_flow、Δ_flowなどのパラメータ自体を表示しても良い。

さらに診断の補助とするためにステップＳｃ４において演算ユニット１１は、各種の解析パラメータ画像のカラーで分離した２Ｄの合成画像を作成して、２Ｄ画像のまま表示することができる。このステップＳｃ４の合成処理は、必要時だけに行うようにしても良い。

あるいは、特に血管画像を目的とする場合にはステップＳｃ５において演算ユニット１１は、血管を連続した管として表現するために３Ｄ処理を行う。その代表的なものは、最大値投影（ＭＩＰ）または最小値投影（ｍｉｎＩＰ）である。演算ユニット１１は、ステップＳｃ５にて複数の３Ｄ画像を生成した上で、ステップＳｃ６にてこれら複数の３Ｄ画像を用いてフュージョン処理を行うこともできる。

(B-5-1)位相合成処理および表示
任意TEのリフェーズ画像およびディフェーズ画像より位相合成画像を作成する機能について説明する。

(a) 通常のＭＲ画像：So＝Ao exp[iΦo]と、ローパスフィルタをかけたＭＲ画像：S₁＝A₁ exp[iΦ₁]とをリフェーズおよびディフェーズのおのおのについて作成する。

(b) 位相アーチファクト補正
次の式(49)によりリフェーズのＭＲ画像の位相マップよりローパスフィルタをかけた画像の位相マップを減算する。
Φ＝Φo−Φ_l＝arg[So]−arg[S₁] …(49)
この式(49)の計算後、位相飛び補正により−π＜Φ＜＝πに収める処理を行う。すなわち、Φが−π以下であるならばΦ＋πに、またΦがπよりも大きい場合にはΦ−πにΦを置き換える。

なお、Φは、式(49)に代えて次の式(50)により算出しても良い。
Φ＝arg[S／S₁] …(50)
(c) 位相マスク（phase masking）
図２３に示す非対称型（asymmetric type）または図２４に示す対称型（symmetric type）のどちらかのマスクMを作成し、振幅画像とマスクMとのｎ重の積Iを次の式(51)により求める。
I＝A×Mⁿ …(51)
なお、Aはディフェーズの位相から、Mはリフェーズの位相から作成したものを用いる。

これにより位相飛びやフローと磁化率由来の位相キャンセルのない位相マスクが可能になる。

(B-5-2)カラー合成処理および表示
上記のように得られた解析パラメータ画像をカラーで色分けしてフュージョン表示する。例えば、フロー成分のA_flow、Φ_flowおよびD_flowは動脈および静脈に支配的に大きくなる。磁化率成分のT2^*およびΔ_χは静脈や、静止組織なら出血などの部分で大きくなる。そこで図２５に示す画像２１のようなフロー成分の画像を赤、画像２２のような磁化率成分の画像を青とするなどの色分けをしてカラー合成処理を行うことにより、例えば画像２３としてフュージョン表示する。このときに表示されるのは、物理的にはフロー成分（赤）と磁化率成分（青）との合成画像である。血管のみを表す画像の場合には、動脈は赤により、静脈は紫により表される。磁化率成分部は、出血や静止組織の磁化率がゼロでない部分のアーチファクトも含まれるので、必要なら閾値処理などによる静脈抽出を行った後にフュージョン表示すれば良い。

また、画像２１および画像２２から次の式(52)または式(53)によって動脈および静脈を抽出した画像２４を作成して、この画像２４を画像２２とカラー合成することによって画像２３を得ることもできる。
A_flow＝A_de／A_re …(52)
Φ_flow＝Φ_de−Φ_re …(53)
色の混じり具合は、フロー成分と磁化率成分との比で決まる。上記の色の割り当て例では、赤→紫→青の変化を示すが、赤に近いほどフロー成分が多く、青に近いほど磁化率成分が多いことを意味する。脳梗塞などの疾患時は必ずしも各々動脈および静脈に対応せず、酸素代謝状態を反映する指標となる。色の割り当てはこれに限らず、対比できる組み合わせならなんでも良い。ＴＯＦ−ＭＲＡで動脈を描出する方法もあるが、原理的に遅い動脈は描出されない。本法ではディフェーズによる信号減衰または位相変化を用いるため、動脈も細いのや、上方から回り込んでくる側副血行路も描出することができ、脳梗塞の診断などに向けた臨床的に重要な情報を提供できる。またある程度の長いTEに設定すれば、磁化率効果により血栓や出血などの情報も同時に得られるので、治療計画を立てる上でも重要な情報を提供できる。

なお、画像２１としては、ディフェーズ振幅画像、ディフェーズ位相画像、ディフェーズの振幅位相合成画像およびD_flow画像などが利用できる。画像２２としては、リフェーズ振幅画像、リフェーズ位相画像、リフェーズの振幅位相合成画像およびT2^*画像などが利用できる。

(B-5-3)３Ｄ処理および表示
ディフェーズの振幅画像では、動脈および静脈のいずれも周囲組織に対して低い画像値になるのでｍｉｎＩＰが妥当である。リフェーズの振幅画像では、静脈は低信号なのでｍｉｎＩＰが妥当だが、動脈はＴＯＦ効果で高信号になるためにＭＩＰを併用しても良い。表面を抽出するなどしてボリュームレンダリングやサーフェスレンダリングも用いることができる。また原画像信号を見たい場合は、単純に断面変換（ＭＰＲ）も用途により使用することが有効である。フュージョン表示は、前記のように２Ｄのままでも良いが、３Ｄ画像を作成してから行っても良い。

なお、各種画像の表示は、表示器１３により行うことが可能であるが、外部のビューワ装置などにおいて表示させても良い。

以上のように第２の実施形態によれば、血流などのフローの効果を分離して定量化することができる。そしてこの定量化結果に基づいて、医用診断に有用な情報や画像を提供することが可能である。

第２の実施形態によれば、磁化率やフローに関して、機種やシーケンスに依存しないパラメータが作成可能である。このため、共通のデータベースになり、重要な知見がエビデンスとして蓄積され易くなる。

第２の実施形態によれば、リフェーズとディフェーズとを組み合わせることで動脈と静脈との分離が可能である。

第２の実施形態によれば、リフェーズおよびディフェーズを別々に収集する方法に比べ、マルチエコーを用いることにより1回の収集で双方の画像が取得可能であるので、収集時間が短くなり、かつ複数画像間の時間差が無視できるのでより動きの影響が生じにくい。

第２の実施形態によれば、2画像を用いるため、速い流速の血液のＴＯＦ効果が抑制可能である。血液は、磁化率またはフローのみに依存したコントラストが得られる。

第２の実施形態によれば、側副血行路の描出が可能である。

第２の実施形態によれば、磁化率とフローとが分離可能である。

第２の実施形態によれば、ディフェーズで得られた振幅画像では、血管内孔が選択的に描出されるという手術などでは際めて重要な特長を有する。

（第３の実施形態）
次にＭＲＩ装置１００の第３の実施形態における動作について説明する。

第１の実施形態においてスケーリング値の設定に関して述べたように、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれに対してフィルタ処理を施すことにより、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれから背景信号を低下させ、血管信号を抽出できる。そして、ＷＢ画像に対してフィルタ処理を施して得られた画像における画素値Ｓｄ(WB)と、ＢＢ画像に対してハイパスフィルタ処理を施して得られた画像における画素値Ｓｄ(BB)との比としてＣＮＲに相当する値を算出できる。そしてこの場合に、ＷＢ画像およびＢＢ画像のそれぞれに適用するフィルタ特性は、ＷＢ画像よりもＢＢ画像のほうが相対的に高周波成分が大きくなるようにそれぞれ定めておくべきことも第１の実施形態において既に述べた。

このことは、ＷＢ画像およびＢＢ画像に対して、それぞれに適切なフィルタ特性を適用してフィルタリングした上で、このフィルタリング後のＷＢ画像およびＢＢ画像の差分としてハイブリッドＭＲＡ画像を得ることによって、当該ハイブリッドＭＲＡ画像での血管のＣＮＲを向上できることを示唆する。

そこで第３の実施形態では、ＷＢ画像およびＢＢ画像に周波数成分毎の重み付けを行ったのち、このように重み付けられたＷＢ画像およびＢＢ画像の差分画像としてハイブリッドＭＲＡ画像を得る。すなわち、第１の実施形態において実施するＳＷＳ（simple-weighted subtraction）に加えて、第３の実施形態ではＦＷＳ（frequency-weighted subtraction）を実施する。

図２７はＭＲＩ装置１００の第３の実施形態における動作手順を示したフローチャートである。なお、図２と同一のステップには同一の符号を付して示し、その詳細な説明は省略する。

図２７に示すように第３の実施形態においては、第１の実施形態に対してステップＳｆ１，Ｓｆ２が追加されている。

ステップＳｆ１，Ｓｆ２においては演算ユニット１１が、ステップＳａ２にて得られたＷＢ画像およびＢＢ画像をそれぞれフィルタリングする。このフィルタリングに使用するフィルタは、ＬＳＩ（linear space invariant）フィルタおよびアダプティブフィルタ（adaptive filter）のいずれでもよい。また、アダプティブフィルタは、ストラクチャーアダプティブ（structure adaptive）タイプおよびＳＮＲアダプティブ（SNR adaptive）タイプのいずれであっても良い。ただし、ＬＳＩフィルタは、通常の線形フィルタである。アダプティブフィルタは、ぼけないスムージングやノイズの増加しないエッジ強調が可能なフィルタである。なお、フィルタリングは、ｋ空間（k-space）およびｒ空間（r-space）のいずれで行っても良い。ただし、低域通過のフィルタリングをr-spaceで行うとカーネルサイズが大きくなるので、ＬＳＩフィルタを用いてｋ空間で行うことによって高速化が可能となる。

ところで、ステップＳｆ１におけるフィルタリングに使用するフィルタとステップＳｆ２におけるフィルタリングに使用するフィルタとは、そのフィルタ特性が以下のように互いに異なる。

第１の実施形態において説明したように、ステップＳａ１においてはＷＢ法としてＴＯＦ法を、またＢＢ法としてＦＳ−ＢＢ法（ＭＰＧによるディフェーズ）をそれぞれ採用している。この場合、ＷＢ画像では比較的太い血管（動脈）が支配的になり、ＢＢ画像では細血管が支配的になる。そして比較的太い血管は中間周波成分に対応し、細血管は高周波成分に対応する。そこでステップＳｆ１では、中間周波成分をより多く通過させる特性のフィルタを使用する。またステップＳｆ２では、高周波成分をより多く通過させる特性のフィルタを使用する。

以下に、さらなる具体例を２つ示す。

（第１の具体例：サチュレーションなしの通常のＨＯＰ（hybrid of opposite contrast）法の場合）
図２８はステップＳｆ１，Ｓｆ２で適用するフィルタ特性の第１の具体例を示す図である。

図２８は、ｋ空間での横軸をカットオフ周波数Kcで正規化（normalize）した周波数とした１次元方向でのフィルタゲイン特性を示す。実線がステップＳｆ１で適用するフィルタ特性であり、破線がステップＳｆ２で適用するフィルタ特性である。ただし、両フィルタ特性のプロファイル変化の違いが分かり易いように、ステップＳｆ１で適用するフィルタ特性は正で、ステップＳｆ２で適用するフィルタ特性はゲインの符号を反転して示している。

このようにそれぞれ異なるフィルタ特性によりフィルタリングされたＷＢ画像とＢＢ画像とのスケーリング差分が、ステップＳａ３において第１の実施形態にて説明したように演算される。この際のステップＳｆ１，Ｓｆ２およびステップＳａ３における処理は、次のような式(54)により表すことができる。ただしここで、S_HはハイブリッドＭＲＡ画像での信号値、S_WはＷＢ画像での信号値、S_BはＢＢ画像での信号値、H_W，H_BはＷＢ画像用およびＢＢ画像用のフィルタ演算子（filter operator）である。

S_H＝H_W[S_W]−α×H_B[S_B] …(54)
なお、第３の実施形態においては、スケーリング値αに相当する値を含むようにHBを定めることも可能である。この場合には、ステップＳａ３においては、単純な差分を求めることとする。すなわち、式(54)におけるαを１とする。また、第１の実施形態にて説明したスケーリング差分は、第３の実施形態においては行わないことも可能である。すなわち、スケーリング値αに相当する値をH_Bには含めずに、式(54)におけるαを１とする。

これにより、比較的太い血管が強調されたＷＢ画像と細血管が強調されたＢＢ画像とが、それぞれにおける血管と背景とのコントラストを増大させるように合成されたハイブリッドＭＲＡ画像が得られる。つまり当該ハイブリッドＭＲＡ画像では、太い血管から細い血管まで強調される。

図２９は第１の具体例における周波数成分毎のプロファイル変化の概念を示す図である。

図２９では、ＷＢ画像、ＢＢ画像およびハイブリッドＭＲＡ画像のそれぞれの信号値S_W，S_B，S_HOPを、フィルタリングを行わない場合を破線により、フィルタリングを行った場合を実線により示している。

なお、ＷＢ法およびＢＢ法により収集されるのがいずれもディールエコー（deal echo）のデータであり、かつＷＢ法でのデータ収集におけるＴＥがＢＢ法でのデータ収集におけるＴＥよりも小さい場合には、ＤＣ成分（k／Kc＝0）のゲインをＢＢよりもＷＢで大きくする。異なるＴＥに起因する組織毎のＴ２^*の差に応じた背景信号の差（Ｔ２^*が短い組織ほどＷＢとＢＢとの間の信号差が大きい）が抑制され、血管のみが強調される。例えば、頭部では、血管が多く含まれる脳実質はＴ２^*の短い頭皮組織（頭蓋骨、脂肪、筋肉）に囲まれている。このため、第１の実施形態における単純重み付差分（ＳＷＳ）によってＢＢの重みをＷＢより大きくすると、脳実質が相対的に低信号になってしまう。これは、ＭＩＰ画像における低コントラストの血管の表示に対して頭皮組織による障害を引き起こす可能性が高くなる。

そこで第３の実施形態におけるＦＷＳにおいて、ＤＣ成分のゲインを上記のように設定しつつ高周波成分を強調することより、実質信号よりも頭皮信号を抑制できる。そしてこの結果、頭皮に障害されずに、かつＢＢ側で多く含まれる磁化率に由来するアーチファクト成分を抑制しつつ、低コントラストの血管が表示可能となる。なおこの場合、ＬＳＩタイプのハイパスフィルタでは、細い血管のコントラストを増大できるものの、ノイズも強調されてしまうために、平坦な部分でのＣＮＲは劣化してしまう。この結果、ＭＩＰ画像では背景の信号レベルが増大してしまい、低コントラストな血管はノイズに埋もれてしまう場合がある。それに対しアダプティブフィルタを使用すれば、細い血管のコントラストを増大しつつノイズの増加が抑制できるので、合成後における血管のＣＮＲを向上することが可能である。

図３０は第１の具体例による手法と他の手法によりそれぞれ得られるハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像を並べて示した画像の一例を示す図である。

図３０において縦に並んだ３つの画像がいずれも同一の手法により得られたハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像である。そして、これらの画像群は図３０における左側から順に、ＭＴＣ（magnetization transfer contrast）−ＴＯＦ法、第１の実施形態によるＳＷＳ法（スケーリング係数α＝0.5）、第１の実施形態によるＳＷＳ法（スケーリング係数α＝1.5）、第１の具体例によるＦＷＳ法によりそれぞれ得られたものである。

図３０からも、第１の具体例の手法によりそれぞれ得られた画像は、他のどの手法により得られた画像よりも血管を精細に表すことが分かる。なお、ＤＣ成分のＢＢ／ＷＢ比は、0.5程度が頭皮もほぼ同程度の信号強度となり適当であった。

（第２の具体例：サチュレーション付のＨＯＰ法の場合）
この第２の具体例においては、ＴＯＦ法においても血管が背景に比べて低信号になる場合で、血管と背景とのコントラストはＴＯＦ法のようがＢＢ法よりも小さい場合について考える。例えばＴＯＦ法のシーケンスにおいて、血管流の上流部に90度パルスを与えるサチュレーションを加えれば、このような状態となる。

この場合、撮像される２つの画像がいずれもＢＢ画像となるが、血管と背景とのコントラストに差が有れば、当該コントラストが小さいほうのＢＢ画像をＷＢ画像の変わりとして用いることによって第３の実施形態が実現可能である。

なお以下においては、ＴＯＦ法により得られる画像をweakＢＢ画像、ＢＢ法により得られる画像をstrongＢＢ画像と称する。

この場合は、差分後のデータにより大きなコントラストを与えるために、weakＢＢ画像には強いローパスフィルタを適用し、またstrongＢＢ画像は第１の具体例と同様に高周波強調とする。

図３１はステップＳｆ１，Ｓｆ２で適用するフィルタ特性の第２の具体例を示す図である。

図３１は、図２８と同様な形態でフィルタゲイン特性を示している。

weakＢＢ画像に適用するローパスフィルタは、ボケを伴うＬＳＩタイプとすれば、血管部分が周囲組織の影響を受け高信号となる。一方、strongＢＢ画像における血管は負のコントラストになっている。従って、フィルタリング後のweakＢＢ画像とstrongＢＢ画像との差分画像は正の高コントラストとなり、それはフィルタリングしない場合に比べＴＯＦ分の寄与で大きくなる。さらにこの場合、weakＢＢ画像のノイズＳＤ（standard deviation）も低減するので、血管のＣＮＲは、差分後ではコントラスト増大との相乗効果で大きくなる。

なおこの場合、weakＢＢ画像にのみローパスフィルタによるフィルタリングを行い、strongＢＢ画像は通常のフィルタによるフィルタリングのままでも同様の効果は期待できる。この場合でも、weakＢＢ画像に適用するフィルタは、アダプティブフィルタでもノイス抑制によるＣＮＲ向上は期待できるので、どちらでもよい。またアダプティブフィルタでコントラストはあまり変えないで、ノイズ抑制効果のみを目的とすれば、第１および第２の具体例のデータに依存しないで適用可能である。

図３２は第２の具体例における周波数成分毎のプロファイル変化の概念を示す図である。

図３２では、weakＢＢ画像、strongＢＢ画像およびハイブリッドＭＲＡ画像のそれぞれの信号値S_WBB，S_SBB，S_HOPを、フィルタリングを行わない場合を破線により、フィルタリングを行った場合を実線により示している。

図３３は第２の具体例による手法と他の手法によりそれぞれ得られるハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像を並べて示した画像の一例を示す図である。

図３３において左上、右上、左下、右下の順に、ＴＯＦ法、ＢＢ法、第１の実施形態によるＳＷＳ法（スケーリング係数α＝1）、第３の実施形態の第２の具体例によるＦＷＳ法（スケーリング係数α＝1）によりそれぞれ得られたものである。

ＴＯＦ法による画像では、血管は信号値がサチュレーションにより背景よりも低くなっているためにほとんど描出されていない。ＢＢ法による画像では、血管が黒く描出されているが、細血管は十分に描出されていない。ＳＷＳ法およびＦＷＳ法の画像は互いに類似するが、スケーリング係数αがともに1であるにも拘わらず、ＦＷＳ法ではＳＷＳ法に比べて細血管が良好に描出されていることが分かる。

なお、第２の具体例によるＦＷＳ法は、２つの画像が背景に対し両者とも正のコントラストを持つ場合でも同様に適用可能である。

以上のように第３の実施形態によれば、背景コントラストの異なるデータ間の合成処理においても、背景を抑制しつつ血管コントラストを向上可能である。

この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。

(a) 第１の実施形態においては、ハイブリッドＭＲＡ画像を生成するのに使用したＷＢ画像およびＢＢ画像とは別種の画像を撮影し、この画像をハイブリッドＭＲＡ画像に合成した画像を生成しても良い。上記別種の画像としては、例えばＳＷＩ法により撮像された画像が有用である。すなわち、上記のように生成されたハイブリッドＭＲＡ画像は、ＷＢ画像となり、かつ主として動脈が描出されることになるので、静脈を表すＢＢ画像であるＳＷＩ画像をハイブリッドＭＲＡ画像に合成（フュージョン）することで、動脈と静脈とを色分けして表した画像が得られる。ハイブリッドＭＲＡ画像とＳＷＩ画像とにそれぞれ別々の色を割り当てて、カラー画像を生成することもできる。なお、ＳＷＩ法は、Ｔ２^*強調画像を得るために必要なエコー時間を設定した上で、フローの位相分散をキャンセルするためのフローコンペンセイション傾斜磁場パルスを含むＧＲＥ系のパルスシーケンスでデータ収集を行う。

またこの場合に、マルチエコー法により３エコーの収集を行うようにすれば、撮影時間の延長を小さく抑えることができる。例えば静磁場強度を1.5Ｔとした場合のTEは、ＴＯＦ法が10未満、ＦＳ−ＢＢ法が20、ＳＷＩ法が40とすれば良い。またＳＷＩに関しては、動脈を抑制するためにＧＭＮはリフェーズタイプとすることが望ましい。なお、前述した2エコーの例でＦＳ−ＢＢ法のTEを40ｍｓ程度とすれば動脈および静脈が混在するが、2エコー間の演算による血管強調が可能である。

(b) 第１の実施形態においては、ＷＢ画像とＢＢ画像とにそれぞれ別の色を割り当てた上で、フュージョンすることによってハイブリッドＭＲＡ画像を生成することも可能である。すなわち、例えばＲＧＢ24（8×3）ビットを用い、ＷＢ画像およびＢＢ画像に、8ビットずつ赤および緑を割り当てて表示すれば、色を保存した状態で重なって表示される。こうすれば各々フローのスピードや酸素濃度の情報を反映した画像となり有益である。例えばＷＢ画像およびＢＢ画像の2画像でも、左右の片側に側副血行があれば流速の速い側の血管は赤が多くなり、遅れた側の血管は緑が多くなる。なお、さらに前述のようにＳＷＩ画像を含めるのであれば、これに例えば青を割り当てれば良い。これにより、静脈が青で表示される。

(c) 第１の実施形態においては、ＷＢ画像およびＢＢ画像は、造影剤を用いて得ることもできる。ＧＲＥでＴＥの異なるＴ１Ｗ、Ｔ２^*Ｗの2エコーとすれば、1エコー目は造影剤のＴ１短縮効果によりＷＢとなり、2エコー目は磁化率効果によりＢＢとなる。

(d) 第１の実施形態においては、ＷＢ画像およびＢＢ画像、さらにはＳＷＩ画像を得るシーケンスタイプは、ＧＲＥに限らずＦＳＥ系やＥＰＩ（echo planar imaging）系、またはそれらの組み合わせを用いて交互に収集してもよい。

(e) 第１の実施形態においては、ＷＢ画像とＢＢ画像とに基づいてハイブリッドＭＲＡ画像（血流像）を生成することを説明した。しかし、種類の異なる複数のＷＢ画像、或いは、種類の異なる複数のＢＢ画像に基づいてハイブリッドＭＲＡ画像（血流像）を生成しても良い。例えば、関心領域とは異なる位置にプリサチュレーションパルスを印加するＴＯＦ法のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成された非造影ＭＲＡ画像と、造影剤を用いて得られたＴ１強調画像とに基づいて、種類の異なる複数のＷＢ画像のハイブリッドＭＲＡ画像を生成しても良い。また関心領域の動脈及び静脈のフローによる信号低下を強調させるためのディフェーズ傾斜磁場パルスを含むＧＲＥ系のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成されたＭＲＡ画像と、Ｔ２^*強調画像を得るために必要なエコー時間を設定した上で、フローの位相分散をキャンセルするためのフローコンペンセイション傾斜磁場パルスを含むＧＲＥ系のパルスシーケンスで収集されたデータに基づいて生成されたＭＲＡ画像とに基づいて、種類の異なる複数のＢＢ画像のハイブリッドＭＲＡ画像を生成しても良い。

ＷＢ画像どうしの場合、２つのＷＢ画像のコントラストＣ１，Ｃ２は、Ｃ１＞０、Ｃ２＞０となるから、式(13)および式(13')はそのまま適用できる。またＢＢ画像どうしの場合、２つのＢＢ画像のコントラストＣ１，Ｃ２は、Ｃ１＜０、Ｃ２＜０となるから、式(13)および式(13')はそのまま適用できる。

(f) 第１の実施形態においては、ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像に代えて、ボリュームレンダリングにより生成されたハイブリッドＭＲＡ３次元画像を生成しても良い。

(g) 第２の実施形態においては、位相マスク画像を作成する場合には、ディフェーズの振幅とリフェーズの位相とを、あるいはディフェーズの位相とリフェーズの振幅とを組み合わせてもよい。このようにすることで、位相の磁化率とフローとの相殺が生じないため、振幅の位相マスク画像における静脈信号がより低下し、動脈と静脈の分離能が向上する。

(h) 第２の実施形態においては、撮像時間とＳＮＲ向上を目的としてk-spaceにおける周波数毎にTRまたはTEを可変しても良い。例えば、シーケンスによる収集時、低周波は短いTEで、中間から高周波は長いTEで収集する。その間は、TEを滑らかに変える。これにより、低周波成分が支配的な静磁場不均一による位相は小さくなるのでアーチファクトが低減する。位相の場合には縦磁化は無関係なので、TRも最短にして良い。なおシーケンス種はＧＲＥ（ＦＥ）タイプで、マルチエコーおよび1エコーのいずれでも適用可能で、k-space trajectoryは、spin warp、spiral、あるいはＥＰＩなどのいずれでも良い。図２６にkに対するTR,TEの変化の例を示す。

(i) 前記各実施形態においては、神経、膵管、胆管、リンパ管などの血管以外の脈管の撮像を行うことも可能である。

なお、本発明の各態様による磁気共鳴イメージング装置は、以下に示すような各種の態様の磁気共鳴イメージング装置を内包している。

(a) 第１の態様による磁気共鳴イメージング装置は、第３のデータが表す画像を表示する表示ユニットをさらに備える。

(b) 第１の態様による磁気共鳴イメージング装置における取得ユニットは、複数のスライスのそれぞれについて第１のデータおよび第２のデータをそれぞれ収集し、生成ユニットは、複数のスライスのそれぞれについて第３のデータを生成することとし、当該磁気共鳴イメージング装置はさらに、複数のスライスのうちの少なくとも一部のスライスについての第３のデータに基づいて３次元画像を生成するユニットを備える。

(c) 第１の態様による磁気共鳴イメージング装置は、第１および第２のデータのいずれかに基づいて関心組織の観察対象となる領域に応じたマスクデータを作成するユニットと、マスクデータに基づいて観察対象となる領域に限って第３のデータを処理するユニットとをさらに備える。

(d) 第１の態様による磁気共鳴イメージング装置における取得ユニットは、ＦＳＥ法およびＥＰＩ法のいずれか、またはそれらを組み合わせて用いて第１および第２のデータをそれぞれ取得する。

(e) 第４の態様による磁気共鳴イメージング装置における第１のスキャンは、関心領域の動脈及び静脈のフローによる信号低下を強調させるためのディフェーズ傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスでデータ収集を行うものであって、第２のスキャンは、Ｔ２^*強調画像を得るために必要なエコー時間が設定され、フローの位相分散をキャンセルするためのフローコンペンセイション傾斜磁場パルスを含むグラジエントエコー系のパルスシーケンスでデータ収集を行うものである。

(f) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、同一のエコー時間でディフェーズおよびディフェーズの磁気共鳴信号を、3D k-spaceにおける1ライン単位または面単位で交互に収集する。

(g) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、1回のRF励起後にエコープラナーイメージング（EPI）法で連続収集するLook-Locker法によりディフェーズの磁気共鳴信号を収集する。

(h) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、複数のエコー時間のうちの１つをT2*に設定する。

(i) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における再構成ユニットは、複数のエコー時間でそれぞれ収集された磁気共鳴信号にそれぞれ基づいて再構成した複数のディフェーズ画像または複数のリフェーズ画像に基づいて、複数のエコー時間とは異なるエコー時間に関するディフェーズ画像またはリフェーズ画像を再構成する。

(j) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置は、定量化された特性を表す定量化画像を生成する生成ユニットと、再構成されたディフェーズ画像およびリフェーズ画像の少なくともいずれか一方に基づいて被検体に関する特性を定量化する第２の定量化ユニットとをさらに備え、生成ユニットは、定量化ユニットによる定量化の結果を表す画像と第２の定量化ユニットによる定量化の結果を表す画像とを合成して定量化画像を生成する。

(k) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、２次元または３次元で磁気共鳴信号を収集する。

(l) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、グラディエントエコー法を用いて、リフェーズおよびディフェーズのそれぞれに関して同一のエコー時間の磁気共鳴信号を収集する。

(m) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置における収集ユニットは、非対称スピンエコー法を用いて、リフェーズおよびディフェーズのそれぞれに関して同一のエコー時間の磁気共鳴信号を収集する。

(n) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置は、定量化された特性を表す定量化画像を生成する生成ユニットをさらに備え、この生成ユニットは、振幅単独、位相単独、あるいは振幅位相合成したスライス画像を複数生成するとともに、この複数のスライス画像に基づく３Ｄ処理によって３Ｄの定量化画像を生成する。

(o) 上記の(n)の態様による磁気共鳴イメージング装置における生成ユニットは、振幅と位相とを別シーケンス種とする。

(p) 上記の(o)の態様による磁気共鳴イメージング装置における生成ユニットは、振幅はディフェーズのものを使用し、位相はリフェーズのものを使用する。

(q) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置は、定量化された特性を表す定量化画像を生成する生成ユニットをさらに備え、この生成ユニットは、リフェーズ画像とディフェーズ画像との位相合成画像を生成する。

(r) 第５の態様による磁気共鳴イメージング装置は、定量化された特性を表す定量化画像を生成する生成ユニットをさらに備え、この生成ユニットは、それぞれが定量化された特性を表す複数の定量化画像どうし、あるいはリフェーズ画像またはディフェーズ画像に基づく画像と定量化画像とをカラー合成した画像を生成する。

(s) 上記の(p)の態様による磁気共鳴イメージング装置における生成ユニットは、定量化されたフロー成分を表す定量化画像と、リフェーズ画像またはディフェーズ画像に基づく磁化率成分の画像とをカラー合成した画像を生成する。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の一実施形態にかかる磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）の概略構成を示す図。 ハイブリッドＭＲＡを行う場合の図１に示すＭＲＩ装置の動作手順を示したフローチャート。 ＴＯＦ法およびＦＳ−ＢＢ法でのデータ収集を2エコーで行う場合はのパルスシーケンスの一例を示す図。 リフェーズ／ディフェーズＧＲＥシーケンスによる血管内血液および静止組織の信号強度のＴＥに対する変化を示す図。 血管径と信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)の関係を示した図。 図５に示した信号値Ｓ(WB)と信号値Ｓ(BB)から求まる差分値ΔＳを示す図。 ハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像と従来のＴＯＦ法によるＭＲＡ画像のＭＩＰ画像とを並べて表した図。 スラブ位置に依存してスケーリング値を設定する具体例を示す図。 任意の１つのピクセルについてのスケーリング値を設定するための図１中のホスト計算機の処理手順を示すフローチャート。 ハイブリッドＭＲＡ画像のＣＮＲとスケーリング値αとの関係を示す図。 図１中のホスト計算機が算出するスケーリング値α(k)と値ｋとの関係を示した図。 図１に示すＭＲＩ装置における撮像の際の処理手順を示す図。 リフェーズTEとディフェーズTEとを１点ずつ収集する場合におけるサンプル点の関係を示す図。 ディフェーズTEを2点収集する場合におけるサンプル点の関係を示す図。 リフェーズTEを2点収集する場合におけるサンプル点の関係を示す図。 ＧＲＥマルチエコーシーケンスの一例を示す図。 4点法におけるサンプル点の関係を示す図。 解析パラメータ画像の算出処理の概念を示す図。 リフェーズTEを2点とディフェーズTEを１点収集する場合における解析パラメータ画像の算出処理の流れを示す図。 図１９に示す処理において作成する振幅画像に相当するサンプル点と実際の収集に係るサンプル点との関係を示す図。 リフェーズTEを1点とディフェーズTEを2点収集する場合における解析パラメータ画像の算出処理の流れを示す図。 図２１に示す処理において作成する振幅画像に相当するサンプル点と実際の収集に係るサンプル点との関係を示す図。 非対称型のマスクを表す図。 対称型のマスクを表す図。 カラー合成処理の具体例を示す図。 kに対するTR,TEの変化の例を示す図。 ＭＲＩ装置１００の第３の実施形態における動作手順を示したフローチャート。 図２７中のステップＳｆ１，Ｓｆ２で適用するフィルタ特性の第１の具体例を示す図。 第１の具体例における周波数成分毎のプロファイル変化の概念を示す図。 第１の具体例による手法と他の手法によりそれぞれ得られるハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像を並べて示した画像の一例を示す図。 図２７中のステップＳｆ１，Ｓｆ２で適用するフィルタ特性の第２の具体例を示す図。 第２の具体例における周波数成分毎のプロファイル変化の概念を示す図。 第２の具体例による手法と他の手法によりそれぞれ得られるハイブリッドＭＲＡ ＭＩＰ画像を並べて示した画像の一例を示す図。

符号の説明

１…磁石、２…静磁場電源、３…シムコイル、４…シムコイル電源、５…天板、６…傾斜磁場コイルユニット、７…傾斜磁場電源、８…ＲＦコイルユニット、９Ｒ…受信器、９Ｔ…送信器、１０…シーケンサ、１１…演算ユニット、１２…記憶ユニット、１３…表示器、１４…入力器、１５…音声発生器、１６…ホスト計算機、１００…磁気共鳴イメージング装置（ＭＲＩ装置）、２００…被検体。

Claims (3)

1. それぞれ同一の被検体の同一の領域に関し、関心組織が背景よりも高信号である第１の画像データと前記関心組織が背景よりも低信号である第２の画像データとをそれぞれ取得する取得ユニットと、
   前記第１の画像データと前記第２の画像データとに基づいて、前記関心組織の背景に対するコントラストが前記第１および第２の画像データのそれぞれよりも高い第３の画像データを生成する生成ユニットとを具備し、
   前記生成ユニットは、前記第１および第２の画像データの一方のみに示された信号値について予め定められた周波数特性の重み付け関数によって重み付けるか、または前記第１および第２の画像データの双方に示された信号値について互いに異なるように予め定められた周波数特性の重み付け関数によって重み付ける重み付け処理を行ったのちに、当該重み付け処理がなされたのちの前記第１および第２の画像データに基づいて前記第３の画像データを生成することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記生成ユニットは、前記第１の画像データは中間周波成分を強調し、かつ前記第２の画像データは高周波成分を強調するような周波数特性のフィルタリングによって前記第１および第２の画像データを重み付けることを特徴とする請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記フィルタリングは、ＬＳＩ（linear space invariant）フィルタおよびアダプティブフィルタのいずれかを使用して行うことを特徴とする請求項２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

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