JP6283009B2 - 磁気共鳴イメージングシステム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージングシステムに関する。

図１は、ＴＸ及びＲＸの不均一ＲＦ磁場においてＭＲＩ対象画像データを収集、輝度補正処理することに適合された磁気共鳴イメージングシステム（ＭＲＩシステム）の高水準概略ブロック図である。図１に示す磁気共鳴イメージングシステム（ＭＲＩシステム）は、架台１０（概略断面図で示す）とそれとともに接続された互いに整合された様々な関連システム構成要素２０を含む。少なくとも架台１０は、通常、シールド室に配置される。図１に一例として示すＭＲＩシステムの形状は、実質的に同軸円筒状に配置された静磁場磁石（Ｂ_０磁石）１２と、Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁場コイルセット１４と、大型の全身ＲＦコイル（ＷＢＣ：Whole Body Coil）アセンブリ１６とを含む。この構成要素の円筒状アレイの水平軸線に沿って、被検体テーブル１１により支持された被検体９の頭部を実質的に囲むように示された撮像対象ボリューム１８がある。小型のアレイＲＦコイル（ＡＣ：Array Coil）１９は、撮像対象ボリューム１８内で被検体頭部により近接して結合される。当業者には自明であるが、表面コイル等のように、ＷＢＣと比較して小さいコイルやアレイコイルは、特定の身体部分（例えば、腕、肩、肘、手首、膝、脚、胸、背骨等）用に特化されることが多い。そのような小型ＲＦコイルは、本明細書ではアレイコイル（ＡＣ）と呼ぶ。

ＭＲＩシステム制御部２２は、表示部２４、キーボード２６及びプリンタ２８に接続される入力／出力ポートを備える。自明のように、表示部２４は、制御入力も更に提供するための多様性のあるタッチスクリーンであるとよい。

ＭＲＩシステム制御部２２は、ＭＲＩシーケンス制御部３０とインタフェース接続し、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、順々にＧｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁気コイルドライバ３２、並びにＲＦ送信部３４及び送信／受信スイッチ３６（同じＲＦコイルが送信及び受信の両方に使用される場合）を制御する。ＭＲＩシーケンス制御部３０は、ＭＡＰ／ＭＲＩデータ収集プログラムコード構造３８を含む。ＭＡＰ／ＭＲＩデータ収集プログラムコード構造３８は、磁気共鳴イメージングシーケンス制御部３０が従来実行可能な他のＭＲＩ画像の本撮像用パルスシーケンスであるＭＲＩシーケンス（例えば、従来の診断用に用いられる本撮像用のパルスシーケンス）と組み合わせてＭＡＰ（感度マップ）データ収集用のパルスシーケンスであるＭＡＰデータ収集シーケンス（例えば、ＭＲＩの磁気共鳴応答における輝度のマップである感度マップを与える比較的低解像度のプレスキャン撮像用のパルスシーケンス）を実行するための適切なプログラムコード構造である。プレスキャンは、しばしば「感度マッププレスキャン」とも呼ばれる。

感度マッププレスキャンは、望ましくは、解剖学的組織において、目指す次の走査を補正できるように対象のボリュームを十分に網羅した状態で取得される。そこでは、脳、または脳および頸椎などの解剖学的組織は、ボリューム受信コイルの内側に置かれ、さらに、感度マッププレスキャンは、コイルの内側体積、すなわち、３０ｃｍを網羅するに十分な視野（ＦＯＶ）を有することができる。全身スキャンや、幾何学的に開いたコイルアレイを使うスキャンの場合、そこでは、いくつかの解剖学的組織は、受信アレイコイルの規格サイズを越えて延在できる、従って、公称円筒形のスキャナ磁石およびコイルシステムの内腔自由空間を網羅するＦＯＶを十分使用できる。

好ましくは、感度マッププレスキャンは、ＴＲ間隔ごとに交互にデータを収集する。そのため、１つのＴＲは、アレイコイル要素が非活性化されている間に、データを受信するために全身コイルを使用するようになる。次のＴＲは、おそらく、全身コイルが非活性化された状態で、データを受信するためにアレイコイル要素を使用するようになる。従って、全身コイルおよびアレイコイルに対するデータセットは、両方とも、実質的に、対向する受信コイルセットへの電磁結合はない。短いＴＲの結合で交互にＴＲを切り換えるＴＲ方式では、一般に比較的ゆっくり介在する被検体の動きによる不整合が防止される感度マッププレスキャンは、空間的に交互配置される２Ｄ平行スライスの組になったマルチスライスとして、あるいは、３ＤＦＴボリュームスキャンとしてのいずれかで設計できる。これらの選択肢は、両方とも、通常、ＳＰＥＥＤＥＲやＳＥＮＳＥなどのパラレルイメージングの再構成の用途に対して、ＭＲＩシステムでよく使われてきた。

一例として、脳または頸椎に対してよく使用できる具体的なシーケンスパラメータセットを以下に述べる。例えば、シーケンスパラメータセットは、「２ＤＦＴパラレルインターリーブマルチスライス」、「ＴＥ：２．３」、「ＴＲ：２３０」、「ＦＯＶ：３０ｃｍ」、「マトリックス６４ｘ６４」、「Ｆｉｅｌｄ Ｅｃｈｏシーケンス形式」、「ＲＦフリップ角：公称２０度」、「スライス厚６ｍｍ」、「３８枚の平行スライス」、「アキシャルスライス方向」、および「スライス間隔はｚ方向に沿った対象の解剖学的組織を覆うための７．５ｍｍなどに調整する」である。補正されるいくつかの次のスキャンのために、さらに、ＳＰＥＥＤＥＲやＳＥＮＳＥなどのパラレルイメージングを採用する次のスキャンのために、Ｂ１輝度補正に対して１つの単一感度マッププレスキャンを利用することは、実際的かつ有益であろう。

ＭＲＩシステムの互いに整合された様々な関連システム構成要素２０は、ＭＲＩデータ処理部４２に入力を供給するＲＦ受信部４０を含むので、表示部２４へ表示用に送出するために処理された画像データを生成できる。ＭＲＩデータ処理部４２は、また、ＲＸ／ＴＸ輝度補正画像再構成プログラムコード構造４４と、ＭＡＰ／ＭＲＩ画像メモリ４６とにアクセスするようにも構成されている。ＭＡＰ／ＭＲＩ画像メモリ４６は、例えば、後述する実施形態に応じた処理及びＲＸ／ＴＸ輝度補正画像再構成プログラムコード構造４４に応じた処理から得られた画像データを格納するためのメモリである。なお、ＲＸ／ＴＸ輝度補正画像再構成プログラムコード構造４４のＲＸとは、受信ＲＦ磁場（受信Ｂ１）のことであり、ＴＸとは、送信ＲＦ磁場（送信Ｂ１）のことである。また、「ＲＸ」を「Ｂ１ ＲＸ」と記載し、「ＴＸ」を「Ｂ１ ＴＸ」と記載することもある。

図１には、磁気共鳴イメージングシステム用のプログラムを格納するプログラム格納部５０の一般化された描写も示す。プログラム格納部５０では、例えば、Ｂ１ ＲＸ及びＴＸの輝度補正画像再構成のために格納されたプログラムコード構造、該再構成へのオペレータ入力等のためのプログラムコード構造が、ＭＲＩシステムの様々なデータ処理構成要素にアクセスできる非一過性コンピュータ可読格納媒体に格納される。当業者には自明であるが、プログラム格納部５０を、正常運転時にそのように格納されたプログラムコード構造に対して直近の必要性を有するＭＲＩシステムの互いに整合された様々な関連システム構成要素２０の処理コンピュータのうちのさまざまなコンピュータに分割し、かつ少なくとも一部を直結してもよい（すなわち、ＭＲＩシステム制御部２２に普通に格納したり、直結したりする代わりに）。

実際、当業者には自明であるが、図１の描写は、本明細書で後述する実施形態を実行できるように若干の変更を加えた一般的なＭＲＩシステムを非常に高度に簡素化した線図である。システム構成要素は、様々な論理収集の「ボックス」に分割でき、通常、多数のデジタル信号処理装置（ＤＳＰ）、マイクロプロセッサ、特殊用途向け処理回路（例えば、高速Ａ／Ｄ変換、高速フーリエ変換、アレイ処理用等）を含む。これら処理装置のそれぞれは、通常、各クロックサイクル（または、所定数のクロックサイクル）が発生すると、物理データ処理回路がある物理的状態から別の物理的状態へ進むクロック動作型の「状態マシーン」である。

動作中に、処理回路（例えば、ＣＰＵ、レジスタ、バッファ、計算ユニット等）の物理的状態が、あるクロックサイクルから別のクロックサイクルへ漸進的に変化するだけでなく、連結されているデータ格納媒体（例えば、磁気記憶媒体のビット格納部）の物理的状態も、そのようなシステムの動作中に、ある状態から別の状態へ変わる。例えば、Ｂ１輝度補正された画像の再構成工程の終了時、物理的格納媒体のコンピュータ可読アクセス可能データ値格納場所のアレイは、事前の状態（例えば、全部一律の「ゼロ」値、または全部「１」値）から新しい状態に変わる。その新しい状態では、そのようなアレイの物理的場所の物理的状態は、最小値と最大値の間で変動し、現実世界の物理的事象および状況（例えば、撮像対象ボリューム空間内の被検体の内部物理的構造）を表現する。当業者には自明であるが、格納されたデータ値のそのようなアレイは、物理的構造を表し、かつ、物理的構造を構成する。つまり、命令レジスタの中に順次読み込まれてＭＲＩシステムの互いに整合された様々な関連システム構成要素２０の１つ以上のＣＰＵによって実行されたとき、動作状態の特定シーケンスが発生して、ＭＲＩシステム内中に移行されるコンピュータ制御プログラムコードの特定構造が構成されるようにである。

米国特許第７２１８１０７号明細書

以下で説明する実施形態において、データ収集の処理及び磁気共鳴画像の生成表示の両方又は一方を改善するための磁気共鳴イメージング方法及び磁気共鳴イメージングシステムを提供する。

送信信号および受信信号の両方に対して、撮像された組織内における不均一ＲＦ磁場に起因する撮像対象であるＭＲＩ画像内の不均一性を補正することが求められている。現在の手法は、ＲＦ−ＴＸ（送信磁場）及びＲＦ−ＲＸ（受信磁場）の両方のＲＦ磁場の空間的不均一性に起因する画像不均一性（例えば、シェーディング）を減ずる。これらの不均一性の原因は、１．５Ｔ（テスラ）より３．０Ｔ（テスラ）においてより重大である。これは、例えば、３．０ＴのＭＲＩシステムにおいて適用される比較的短いＲＦ波長が、撮像される被検体の空洞及び組織の両方又は一方内で建設的な干渉及び破壊的な干渉の両方又は一方を招く可能性があるからである。ＲＦ磁場の不均一性の影響については、多くの文献がある。表面コイルのＲＦ受信磁場の不均一性補正に対する多くの方法が知られている。多くの方法によって、ＲＦ送信磁場の不均一性に起因する画像不均一性は、少なくとも部分的に補正される。

従来のアルゴリズムでは、ＲＦ受信モードにおけるアレイコイル（ＡＣ）と、ＲＦ受信モードにおける全身コイル（ＷＢＣ）との両方による更なる参照用スキャン（プレスキャン）により画像が収集される。なお、プレスキャンでは、ＲＦ送信モードにおける全身コイル（ＷＢＣ）によりＲＦパルスが送信される。画像の比率は、ピクセルごとに形成される。従って、対象画像（本撮像のＭＲＩ画像）は、この比率を乗ずることによって補正できる。この補正によって、ＡＣ画像は、ＷＢＣ画像の均一性に略等しい空間的均一性を有することになる。

例えば、従来の輝度補正工程では、２つのボリュームを収集するシングルショットのＦＥ（Field Echo）を用いた感度マップ（ＭＡＰ）用のプレスキャンによるデータ収集が行われる。収集は、モーションアーチファクトの差を最小にするために交互に（interleave）される。１つのボリュームには、受信コイルとしてＷＢＣを使用し、１つのボリュームには、受信コイルとしてＡＣを使用する。診断用の収集は、補正対象となるスキャン（対象スキャン）として実行される。対象スキャンにより収集されたデータは、通常のスキャン動作の一部として画像の再構成処理に用いられる（或いは、対象スキャンにより収集されたデータの再処理は、後処理モードで後に実施しても良い）。オペレータは、輝度補正を選択して、補正の百分率として数字、例えば、おそらく、０≦（百分率補正）≦１００）を入力する。

２つのＭＡＰボリューム（感度マップボリューム）は、比率がピクセル個々ベースで形成されるように除算される。その比率においては、ＴＸの影響及び信号密度は、その比率の両係数に対して当然同等であり、従って、その比率にはＲＸの影響のみが残る。

ＷＢＣのＲＦ磁場が空間的に均一であるという仮説を立てた場合、上記比率を撮像ボリュームのピクセル（ボクセル）ごとに割り振ったデータである「Ｒ」は、アレイコイルの受信ＲＦ磁場の空間的パターンである「ＡＣ ＲＸ空間的パターン（ＲＸ ＡＣパターン）」（及び、おそらく、一定のゲイン係数）のみに依存する。スライスは、当該スライスが対象画像と同じピクセル位置を有するように、ＭＰＲ（Multi-Planar Reformatting）等と同様の処理により、上記のＲ（Ｒ撮像ボリューム）から抽出される。対象画像にスライス比を乗ずることで、対象スライスの「ＲＸ ＡＣパターン」は、相殺される。或いは、「ＲＸ ＡＣパターン」が空間的に均一でない場合、対象画像にスライス比を乗ずることで、対象スライスの「ＲＸ ＡＣパターン」は、ＷＢＣの受信ＲＦ磁場の空間的パターンである「ＲＸ ＷＢＣパターン」に置き換えられる。かかる処理による輝度補正は、ＡＣ画像の局所ＳＮＲを有する画像を生成するはずである。しかし、３．０ＴのＭＲＩシステムにおいて生成される画像は、ＷＢＣのＲＦ送信ムラに起因するＷＢＣ画像の空間的不均一性を有する。

従来のアプローチでは、スキャナは、画像から特徴（例えば、人体断面図の幅、又は、幅と高さとの比）を決める。そして、補正マップ（感度マップ）は、おそらく、保存データベースから、複数の保存された補正マップの中から選択される。かかる選択は、画像の特徴に依存する。従って、選択されたマップは、画像の不均一性を補正するために使用される。

被検体のＲＦ−ＴＸ磁場（送信ＲＦ磁場）を効率的に補正するためのマップ（感度マップ）の生成には、多くの技法が知られている。そのようなマップが得られた場合、様々な補正方法が存在し、かかる補正方法により、ＲＦ−ＴＸ不均一性アーチファクトに対して、画像を補正できる。

純粋な画像処理方式では、キャリブレーションデータ又はプレスキャンマップ（感度マップ）を使用せずに画像に平坦な輝度特性を持たせようとしているものもある。

しかし、参照画像としてＷＢＣを使用して、更に、ＷＢＣからの改善された均一性を前提とすると、１．５Ｔ画像には小さい誤差しか生じないといえる（これは、受容可能である）。これに対して、不均一性によって、３．０Ｔ画像には非常に大きい誤差が引き起こされ、この誤差は受容不可である。

磁気共鳴輝度補正を行うための従来の試みとしては、以下の試みが挙げられる。すなわち、「Ｂ１シミング等のハードウェアの改良」や、「ＴＸ ＲＦレベルに影響されにくいように改良されたＭＲＩシーケンス（パルスシーケンス）」、「画像処理のみの補正」、「被検体ごとに加えられるキャリブレーション測定用のスキャン」、「小型低均一コイルを補正するための大型均一コイル（直交ＷＢＣ）の使用」「電磁場モデルに基づくＲＦ磁場の計算」、「“一般的な被検体”のために予め生成された所定の補正マップ」等である。１．５Ｔの（及び、１．５Ｔ以下の）ＭＲＩシステムに適用される従来の補正工程は、一般に、１．５Ｔより高い磁場（例えば、３．０ＴのＭＲＩシステム）では、受容不可である。例えば、腹部の画像は、補正不足になる一方で、頭部の画像は、補正過剰になる可能性がある。

全身コイル（ＷＢＣ）は、参照（reference）として使用される。それは、全身コイル（ＷＢＣ）では、アレイ受信コイル（ＡＣ）よりも、解剖学的組織に関係のある構造及び空間的変化が少ないからである。３．０ＴのＭＲＩシステムにより撮像される頭部では、ＴＸ及びＲＸの磁場（送信ＲＦ磁場及び受信ＲＦ磁場）は、中心部でより強くなる（縁端部周りに対して中心部でより強くなる高くなる）。腹部では、特に大きい被検体に対しては、腹部の中心部におけるＷＢＣのＴＸ及びＲＸの磁場は、低くなりすぎる（縁端部に比べて中心部でより低くなる）。標準の再構成方法の場合、再構成された画像の輝度は、ＷＢＣのＲＸ磁場不均一性の影響で、局所的により高いＲＸが局所的により高輝度のピクセルを与えるといったように、単純な線形関係に従って変化することとなる。ＴＸ空間的不均一性の場合、ＲＦ磁場不均一性と画像輝度との関係は、はるかにより複雑である。ＴＸ不均一性による影響は、パルスシーケンス、シーケンスパラメータ、組織のＴ１及びＴ２、ＲＦキャリブレーション等の様々な要素に依存する。これらの要素に依存して、ＲＦ不均一性のＴＸの影響は、ＲＸの影響より強い場合もあり、弱い場合もあり、或いは、ほとんど影響が無い場合もある。

単純に固定された補正モデルが、常に正確であるとは限らない。例えば、ＲＦ磁場が、人体寸法に基づいた格納モデルから選択された場合、それらは、より体液が多いまたはより脂肪が多い等の異なる人体組織構成要素をもつ被検体にとっては非常によくないであろう。しかも、ＲＦ−ＴＸ磁場への依存は、パルスシーケンスのパラメータが変化すると、異なるであろう。広範囲の収集シーケンス及びパラメータに対する補正を格納することは、問題を含むことになる。

明確なＲＦ−ＴＸマップ（送信ＲＦ磁場の感度マップ）によるＲＦ−ＴＸ補正（送信ＲＦ磁場の補正）は、一般に、ボリューム３Ｄ補正データのために、遅い、又は、不正確である追加のスキャンを必要とする。特に、高速の３次元撮像方法が要求され、人間の電気的特性及び磁気共鳴組織特性において従来の確定された仮定が、殆ど或いは全く要求されない場合、人体内部の純粋かつ正確なＲＦ−ＲＸマップを直接的に取得する良い方法は、全く知られていない。ＲＦ送信磁場および受信磁場の両方は、特に、３．０Ｔ以上の場合、空間的に不均一である。必要とされる均一性補正パターンは、個々の被検体で一様ではない。

実施形態の磁気共鳴イメージングシステムは、取得手段と、補正手段とを備える。取得手段は、撮像対象となる被検体のボリュームである撮像対象ボリュームから磁気共鳴イメージングの感度マップデータを取得する。補正手段は、前記感度マップデータに対して、予め指示若しくは特定されている部位に対応するモデルを適用することにより得られた情報に基づいて、前記撮像対象ボリュームに対応する磁気共鳴イメージングの画像データを対象として、送信ＲＦ磁場不均一性を低減した輝度補正を行なう。前記補正手段は、ノイズが閾値を超えないように前記輝度補正を行なう空間領域を制限し、制限された空間領域に対して前記輝度補正を行なう。

図１は、ＴＸ及びＲＸの不均一ＲＦ磁場においてＭＲＩ対象画像データを収集、輝度補正処理することに適合された磁気共鳴イメージングシステム（ＭＲＩシステム）の高水準概略ブロック図である。 図２は、輝度補正工程の実施形態を例示する概略図である。 図３Ａは、ＲＸおよびＴＸの輝度補正工程の概略を例示するフローチャート（１）である。 図３Ｂは、ＲＸおよびＴＸの輝度補正工程の概略を例示するフローチャート（２）である。 図４は、図３Ａおよび３Ｂで例示した実施形態にてＭＡＰスキャンデータが適合する頭部の幾何学的形状モデルの概略図である。 図５は、図３Ａおよび３Ｂで例示した実施形態にてＭＡＰスキャンデータが適合する腹部の幾何学的形状モデルの概略図である。 図６は、各水平面位置でＢ１ ＴＸを平均化するための６次多項式適合を示す図である。 図７Ａは、未補正の画像を示す図である。 図７Ｂは、ゲインまたはノイズが制限されていない補正画像を示す図である。 図７Ｃは、ゲインおよびノイズが制限されている補正画像を示す図である。 図８は、実施形態による腰椎画像に対するＲＸ補正係数の等高線プロットである。 図９は、ＲＸ補正係数のカットオフレベルパラメータのグラフ描出を示す図である。 図１０Ａは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（１）である。 図１０Ｂは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（２）である。 図１０Ｃは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（３）である。 図１０Ｄは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（４）である。 図１０Ｅは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（５）である。 図１０Ｆは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（６）である。 図１０Ｇは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図（７）である。 図１１Ａは、未補正の頸椎画像を示す図である。 図１１Ｂは、補正された頸椎画像を示す図である。 図１２は、ＴＸまたはＲＸ補正ＭＡＰの等高線プロットである。 図１３は、ＷＢＣ感度プレスキャンＭＡＰのコロナルＭＩＰの左右の境界線のグラフ描出を示す図である。 図１４は、頭部および肩部のカットオフ幅を示す図である。 図１５は、最良の頭部／肩部カットオフ位置を示すプロットを示す図である。 図１６Ａは、未補正のＷＢＣ＿ＲＸ事例画像を示す図である。 図１６Ｂは、補正されたＷＢＣ＿ＲＸ事例画像を示す図である。 図１７は、第１コードの一例を示す図である。 図１８は、第２コードの一例を示す図である。 図１９は、第３コードの一例を示す図である。

実施形態の磁気共鳴イメージング方法は、所定の撮像対象となる被検体のボリュームである撮像対象ボリュームから磁気共鳴イメージングの感度マッププレスキャンデータを取得する。そして、撮像対象ボリュームにおける送信ＲＦ磁場不均一性マップ及び受信ＲＦ磁場不均一性マップを生成するために、取得された磁気共鳴イメージングの感度マッププレスキャンデータを不均一性マップの３次元幾何学的モデルに基づいて分解する。そして、送信ＲＦ磁場不均一性マップ及び受信ＲＦ磁場不均一性マップの少なくとも一方を用いて、撮像対象ボリュームを示す磁気共鳴イメージングの診断用スキャンの画像データを対象として輝度補正を行なう。

換言すると、実施形態の磁気共鳴イメージング方法を実行する磁気共鳴イメージングシステムは、磁気共鳴イメージングの感度マッププレスキャンデータから得られた情報に基づいて、撮像対象ボリュームを示す磁気共鳴イメージングの診断用スキャンの画像データを対象として、送信ＲＦ磁場不均一性を低減した輝度補正を行なう。ここで、実施形態の磁気共鳴イメージングシステムは、撮像対象ボリュームの部位に応じて、送信ＲＦ磁場不均一性の低減方法を変更する。具体的には、実施形態の磁気共鳴イメージングシステムは、撮像対象ボリュームの部位の３次元幾何学的モデルに基づいて、送信ＲＦ磁場不均一性の低減方法を変更する。従来では、ＡＣによる感度マップを用いて、本撮像で撮像された画像の感度補正を行なっていたのに対し、実施形態の磁気共鳴イメージング方法は、ＷＢＣによるＭＡＰを用いて、本撮像で撮像された画像のＢ１ムラに起因するアーチファクトを低減するための輝度補正を行なう。以下の実施形態で説明する工程は、システムオペレータが既存の再構成輝度補正アルゴリズムのために使用するものと類似のＧＵＩを、オペレータが経験するように構築されたものである。基本的に、同種のプレスキャンおよびプレスキャンプロトコルを、既存の輝度補正の場合と同程度に使用できる。

ここで説明する工程は、２つの補正部分を含む。一方の部分は、不均一性のＢ１ ＲＸによる影響を減少させ、他方の部分は、不均一性のＢ１ ＴＸによる影響を減少させる。従来の既存の補正における物理的目的は、受信用のアレイコイル（ＡＣ）の設計のみから、不均一性を減少させることであった。ＡＣは、電磁気学のビオサバールの法則から生じる感度パターンを有し、これらのコイルは、通常、空間的均一性が下がるかわりに局所ＳＮＲを上げるように設計される。

以下の実施形態で説明する工程では、病状による画像の特徴を変えることなく、ＴＸ ＲＦ磁場及びＲＸ ＲＦ磁場の不均一性に起因する主なシェーディングの影響が除去される。通常の、すでに入手可能となっているプレスキャンによる感度マップの画像（ＭＡＰ画像）を使用するため、新たなプレスキャンは不要である。

説明した実施形態によれば、「Ｂ１ ＴＸ及びＲＸの輝度補正」は、以下の工程によって成し遂げられるものである。
●頭部または腹部等の一般的な解剖学的組織タイプとして形状モデル（３次元幾何学的モデル）を選択する工程。３．０ＴのＭＲＩシステムの場合、ＴＸおよびＲＸの総パターンは、同様に形成されていると見なし、これによって、１つのモデルに適合させた１つのＭＡＰ画像は、ボディコイル（body coil）のＴＸ（送信ＲＦ磁場）及びボディコイルのＲＸ（受信ＲＦ磁場）の両方の中央部におけるシェーディングの推定値を得るのに使用できる。
●（様々な形で一般的に既に行われているように）大型のＷＢＣを用いて特定の被検体のＭＡＰプレスキャン（感度マップスキャン）のデータを収集する工程。
●選択されたモデルに対する幾何学的形状パラメータを、（分離されたＴＸ及びＲＸの影響を含む）ＭＡＰプレスキャン（感度マップスキャン）のデータに適合させることで、この特定の被検体（撮像される被検体）のための合併ＴＸ／ＲＸ近似補正ＭＡＰを提供する工程。
●補正される対象画像に新しいＴＸ補正を適用する工程。
●合併ＴＸ／ＲＸ近似補正ＭＡＰを用いてボディコイルのＲＸパターンを補正し、その後、アレイコイルＲＸ補正を（例えば、従来の補正アルゴリズムを使って）適用する工程。

このＢ１輝度補正工程によって、以下のような多くの改良が可能になる。
●ハードウェア交換が全く不要となり、追加のＭＡＰプレスキャン（感度マップスキャン）が全く不要となる。
●複数の供給源から（例えば、ＷＢＣのＲＦ ＴＸ被検体パターンから、ＷＢＣのＲＦ ＲＸパターンから、ＡＣの形状パターンから）、基本的な中央部のシェーディングが除去される。
●病変診断用の本撮像スキャンによる画像の解剖学的特徴が、変更されない。
●特定の被検体寸法、形状、スキャナの位置、脂肪の量、導電性体液の量等を含む多くの係数が調節される。
●基本的な別個のＴＸによる影響（送信ＲＦ磁場による影響）を、多種多様なＭＲＩパルスシーケンスに対してサポート可能である。
●未補正の頭部における２５％を超える輝度誤差（腹部ではさらに大きい）は、約１０％未満の残留誤差に低減できる。
●未補正頭部では、ハードウェアＢ１シミングなしで２５％を超える（身体ではさらに大きい）輝度誤差を、約１０％を下回る残留誤差に低減できる。もちろん、ハードウェアＢ１シミングを使った場合、これらの誤差は、若干下げられることになる。

ＭＲＩにおいて、ＮＭＲ（Nuclear Magnetic Resonance、核磁気共鳴）によるＲＦ応答信号は、被検体組織を貫通するＲＦ磁場を送出することによって生成される。受信されるＲＦ磁場（すなわち、より正確には、電磁場の振動磁場成分）は、核磁気共鳴現象により生じて、撮像される組織内から出る。かかる信号は、検出可能な磁気共鳴物体、又は、磁気共鳴物体の特性（「磁気共鳴パラメータ」と呼ぶことができる）の測定値と解釈される。磁場強度の高い磁場（例えば、３．０Ｔ）では、貫通効果または波長障害効果によって、この磁場における人体又は頭部等の人体の部分における良好な空間的均一性が妨げられる。再構成画像は、検出されたＲＦ信号に依存し、従って、再構成画像の輝度は、送信ＲＦ磁場および受信ＲＦ磁場の両方の輝度変動によって局所的に影響されることとなる。

従って、未補正の画像は、撮像された組織の輝度を変える（貫通および波長の回折効果等の）様々な因子を有する。そのような疑似輝度効果は、画像の使用者にとって関心事ではない。更に悪いことには、かかる主要な関心事ではない影響による疑似画像変化は、画像診断を誤る可能性を有する。ＲＦ信号の不均一性に起因して変化した信号の部位は、画像診断で有用な局所的なＭＲ信号の変化の検出を曖昧としたり、関心事である磁気共鳴パラメータの局所変化と間違って解釈されたりする可能性がある。

以下で説明するＲＦ輝度補正工程では、磁気共鳴画像からＲＦ空間的不均一性の影響が著しく減少される。

まず、従来の低解像度のＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）が、ＷＢＣ（全身コイル）等の既知のコイルおよび既知のパルスシーケンスのパラメータによって実行される。そして、このＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）の画像（以下、ＭＡＰ画像とも記載する）は、形状モデルに適合される。そして、適合する形状のＭＡＰ画像のピクセル値は、ＲＸ（受信ＲＦ磁場）の影響に起因する不均一性成分と、ＴＸ（送信ＲＦ磁場）の影響に起因する不均一性成分とに分解される。

ＴＸ及びＲＸの空間的マップが類似である（例えば、両マップに同一形状モデルを使用する）ことを前提とすると、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）を利用してＷＢＣのおけるＲＦ−ＲＸ ＭＡＰ（受信ＲＦ磁場の感度マップ）及びＲＦ−ＴＸ ＭＡＰ（送信ＲＦ磁場の感度マップ）の両方の生成が可能になる。

これらは、本実施形態の改良型ＲＸ均一性補正マップの生成に使用され、かつ、診断用ＭＲＩデータ収集用スキャン（本撮像スキャン）により再構成されたＭＲＩ画像を補正するために好適な新規のＴＸ補正マップを生成するために使用される。取得された１つのＭＡＰ（感度マップ）を、使用可能なＴＸおよびＲＸの補正マップ成分に分解することは、重要なステップであると考えられる。かかるステップは、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）により取得されたデータを、シンプルであり、一般化されており、かつ、滑らかに変化する３Ｄ形状モデルに適合させて、例えば、振幅値、３Ｄ形状モデルの形状の幅及び中央パラメータを調節することによって、頭部の強められた中央ＲＦの強度、または腹部の弱められた中央ＲＦの強度等といった基本的な不均一性モデルパラメータを抽出するような重要なステップである。

簡潔に記載すると、基本的な幾何学的形状は、広域ガウス分布プラス均一定数（a broad Gaussian plus a uniform constant）等のように、ＷＢＣの感度マップボリュームの画像輝度を適合させる。したがって、推定値は、画像輝度を２つの成分、ＴＸ影響成分及びＲＸ影響成分に分解する方法によって生成される。

プレスキャンによるＭＡＰ（感度マップ）から、又は、感度マップに一般的に適合する形状から、ＷＢＣ ＭＡＰ（ＷＢＣを用いた感度マップ）のＴＸ影響又はＲＸ影響の一方（又は両方）の推定値が算出できる。ＷＢＣのＲＸ画像不均一性影響は、Ｂ１ ＲＸ磁場マップ（受信ＲＦ磁場感度マップ）自体と同じであるとみなせる（単純な線形関係が両者間に存在する）ので、算出した推定値は、Ｂ１ ＲＸ磁場マップの推定値を提供する。そして、Ｂ１ ＲＸマップは、Ｂ１ ＴＸマップとほぼ同一であると見なすことができ、Ｂ１ ＲＸマップは、Ｂ１ ＴＸマップ（送信ＲＦ磁場感度マップ）の推定値として使用できると推定できる。

この新しく推定されたＴＸマップ又はＲＸマップは、受信コイル感度における比率補正においてＷＢＣマップの補正として使用される。

しかも、ＴＸマップ又はＲＸマップの推定値は、対象画像を得るために使用されるＭＲＩシーケンスに対する信号強度モデルとともに使用される。このモデルは、ＴＸ Ｂ１マップの係数によって特定される理想角度から偏向するＲＦパルス角を有する代表的な組織パラメータに対するブロッホ方程式によるシミュレーションを実施ことに類似する。このマップは、完全ではないが、最初の試験で、多くの実際に用いられている臨床用のパルスシーケンスから少なくとも多少ＴＸ誤差が除去される。補正係数マップが生成されて、乗算用の係数として使用される。

これらのＲＦ磁場の感度マップ及び当該感度マップから中間的に計算される他の計算値は、多くの異なるスライス形状のうちのどれに対しても生成されるものである。中間的な計算に対してはボクセルサイズを選択できる。簡便な形状を選択すると、計算値が迅速かつ簡単に得られる。ＭＡＰの解像度（又は、ＷＢＣより小さいアレイ）による計算を行うことが、アルゴリズムを加速する方法といえる。等方性であるべきボリュームを再サンプリングすると、適合ステップからいくつかの形状計算を除去できる。アルゴリズムフローのある時点で、感度マップのピクセル形状から対象画像のピクセル形状へ変換が必要になる。これらの形状変換は、多くのステップのうちのどこで行われてもよい。変換には、メモリサイズや格納、計算するピクセル数（計算時間）、幾つかの形状計算の複雑性、解像度および補間誤差の間のトレードオフを伴う。これらのステップのうちの幾つかは、実行する順序を変更でき、同様にサイズの変更も可能である。本明細書の説明に使用される形状操作の順序は、妥当であるが必須ではなく、また、最善であるとは限らない。

もちろん、ＭＲＩ画像の空間的に依存する変形は、また、そのような変形誤差が、輝度誤差または空間的変形として顕在化していようといまいと、主要磁場（静磁場）の不完全度、又は、傾斜磁場からも生じる。本明細書に記載の輝度補正は、ＲＦ磁場（ＴＸおよびＲＸの両方）に関係していて、傾斜磁場か主要磁場（静磁場）のどちらかに起因する不均一性には関係していない。

補正されるべき次の主なスキャン、すなわち診断スキャン（本撮像用のスキャン）を本明細書では時として「対象スキャン」と呼ぶ。かかるスキャンの結果は、主要な関心事であり、補正工程によって変換される対象（対象画像）である。

図２は、輝度補正工程の実施形態を例示する概略図である。図２は、ＡＣ受信画像（アレイコイルが受信したデータにより再構成された本撮像のＭＲＩ画像）のＴＸ影響及びＲＸ影響の両方を補正するための工程を概略的に描写した図である。

図２に示す２００は、後段の本撮像で撮像される対象画像のボリュームを少なくとも含むボリュームを対象としてＭＡＰスキャン収集（感度マップスキャン収集）を行うことで収集されたデータである。ＭＡＰスキャン収集（感度マップスキャン収集）により、被検体（すなわち、被検体の関心領域の解剖学的領域）のＷＢＣ−ＲＸ画像（図中の「ＭＡＰ ＷＢＣボリューム」）及びＡＣ−ＲＸ画像（図中の「ＭＡＰ ＡＣボリューム」）の両方を含むデータが収集される。感度マッププレスキャンでは、連続的にＴＲ間隔ごとにＷＢＣとＡＣとによるデータ収集が交互に行なわれる。かかる収集のために妥当なＭＲＩパラメータには、２００ミリ秒のＴＲ間隔、２〜４ミリ秒のＴＥ間隔、従来のシーケンスタイプ（フィールドエコー、２ＤＦＴマルチスライス）、２０〜４０°のフリップ角度、空間的解像度約１ｃｍ、スライス数＝２０〜４５が含まれる。しかし、これらのパラメータまたは選択肢のうちのどれも必須ではない。それらは、単に例示的なものである。パラレルイメージング再構成（ＳＰＥＥＤＥＲ、ＳＥＮＳＥ等）のように他の目的で必要とされた場合に、不均一性補正が適用される否かに関わらず、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）は、別の方法で既に収集されたものであっても良い。

ＡＣボリューム画像（ＡＣにより収集されたボリューム、図中の「ＭＡＰ ＡＣボリューム」）は、特に、従来技術としてよく知られているように、例えば、Ｓｕｍ−Ｏｆ−Ｓｑｕａｒｅ組合せアルゴリズム（図中の「Ｓ．Ｏ．Ｓ」）を使って、多重コイルエレメント、又は、多重受信チャンネルの信号から合成されるものであってもよい。

オペレータは、関心領域の一般的な組織（例えば、頭部）を指示できる。或いは、関心領域の指示は、使用されているアレイコイル等の情報から別の方法で推定される場合もある。または、関心領域の情報は、ＲＦ不均一性補正が実行されようとしているか否かに関わらず、既にＳＡＲ（比吸収率）計算等の他の目的のために特定されている場合もある。

解剖学的組織名称を使用して、予測されるＲＦ不均一性パターンの全体的な構造に対して一般的な３Ｄ形状モデルを選択する。３．０Ｔでは、ＲＦ−ＴＸ不均一性パターン（送信ＲＦ磁場不均一性パターン）及びＲＦ−ＲＸ不均一性パターン（受信ＲＦ磁場不均一性パターン）の両方で、同じ基本的な形状モデルを使用するという簡素化のための前提が設定される。解剖学的組織名称は、また、例えば、３．０Ｔにおける解剖学的組織にとっては通常であるＴ１およびＴ２等の名目上の組織パラメータが選択されることを利用することができる。

図２に示す２０２は、非線形最適化などのモデルパラメータを適合する適合工程が実行されたことで得られる「収集されたＷＢＣ ＭＡＰに適合された３Ｄ形状モデル」である。すなわち、図２に示す２０２は、３Ｄ形状モデルがＷＢＣ ＭＡＰスキャンデータ（収集されたＭＡＰ ＷＢＣ）に適合するように構成される適合工程（好ましくは、最適化工程）が実行されたことで得られるものである。最適の適合が実現されるような値、又は、適合される形状モデルと特定の被検体（撮像対象の被検体）の「ＷＢＣ−ＲＸ ＭＡＰスキャンデータ」との間に最小の誤差偏差がもたらされるような値を得るために、形状モデルの様々なパラメータを選択することが望ましい。

一例として、頭部撮像のための１つの好適なモデルは、空間的定数及び３Ｄガウス分布形状として指定される付加的中央輝度等のパラメータを含むことがあるであろう。直交３軸に沿ったガウス分布形状の幅及び中心位置は、予測される形状を描く。このような一例には、約８つの自由パラメータが挙げられる。それらのパラメータは、以下のものであっても良い。
（１）体積全体にわたる基本的な均一輝度、
（２）中央の強化されたピークを実現するための付加的輝度、
（３〜５）３軸に沿った空間的依存の付加ピークの幅、
（６〜８）３軸に沿ったピークの中心位置座標
ただし、同じ形状をより少ないパラメータで描くこともできる。例えば、中央の形状は、標準化輝度または漸近輝度に対して相対輝度として与えられても良い。この場合、前述の最初の２つのパラメータを単一パラメータ（プラス標準化ステップ）によって置き換えることができるであろう。

この一例では、２０２の適合工程によって、８つの形状モデルパラメータに対する値が出力される。２０２の適合工程は、ネルダーミード最適化アルゴリズム等のアルゴリズムを用いて実行するとよい。そのようなアルゴリズムの簡便な解説および実行については、「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｒｅｃｉｐｅｓ ｉｎ Ｃ（Ｃ言語による数値計算のレシピ）」（Ｗ． Ｈ． Ｐｒｅｓｓ， Ｂ． Ｐ． Ｆｌａｎｎｅｒｙ， Ｓ． Ａ． Ｔｅｕｋｏｉｓｋｙ， Ｗ． Ｔ． Ｖｅｔｔｅｒｌｉｎｇ著、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ， １９８８出版）に詳しい。多数の最適化および適合アルゴリズムが知られているが、特定のアルゴリズムの選択が、必須であるとは考えられていない。

図２に示す２０４は、ＴＸ及びＲＸの依存性を計算し逆数にすることで得られる「推定されたボリュームのＴＸ及びＲＸ ＭＡＰの不均一性モデル」である。図２に示す２０４では、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）において予定されたパラメータと、被検体に対して予測される予定された磁気共鳴(ＭＲ)パラメータとに基づいて、ＭＡＰスキャンの輝度が、ＴＸ（送信ＲＦ磁場）及びＲＸ（受信ＲＦ磁場）の局所的不均一性に依存することがどのように予測されるかの推測を構築できる。ここでは、ＴＸ（送信ＲＦ磁場）及びＲＸ（受信ＲＦ磁場）が類似の形状パターンを表すという簡素化のための前提を再び使用できる。１つの空間的分布形状をＲＸおよびＴＸの両方に使用できる。すなわち、図２に示す２０４は、ＷＢＣ ＭＡＰスキャンデータに適合された３Ｄ形状モデルに基づいて、ＴＸ及びＲＸの依存性を計算し逆数にすることで、ＴＸ ＭＡＰボリューム及びＲＸ ＭＡＰボリュームの不均一性モデル（送信ＲＦ磁場不均一性マップ及び受信ＲＦ磁場不均一性マップ）を推定した成果物である。

このステップでの重要な要素は、ＴＸ及びＲＸの影響の分解を行うことができ、それによって、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）における所定量の不均一性を２つの部分に割り当てることができ、かつ、２つの部分のそれぞれの大きさを決めることができるようになるということである。これを実行する厳密な方法は必須ではない。

一例として、読み取り（Readout）時間中に（どこかで）輝度が横磁化（transverse magnetization）の量に対応するフィールドエコー（ＦＥ）パルスシーケンスに対して輝度方程式を与えることができると考えよう。ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）がそのようなフィールドエコースキャンであるとき、予定されたフリップ角度の（１＋ｘ）倍である交番核磁気共鳴励磁フリップ角度（alternate NMR excitation flip angle）を使用して、ＴＸ不均一性による信号輝度を生成させることができる。ただし、「ｘ」は相対ＴＸ ＲＦ不均一性（相対的送信ＲＦ磁場不均一性）である。感度マップスキャンシーケンスのＴＸ係数に対する信号輝度「Ｔ」の一次導関数をこの方法で推定できる。ＲＸ用コイル（受信コイル）での観測信号は、ＴＸ及びＲＸの影響の両方に依存するので、総信号依存性（ＴＸ及びＲＸの両方を含む）は、約「１＋Ｔ」の「ｘ」に関する導関数を有すると推定できる。このことから、いかなる任意の位置のＲＦ不均一性「Ｘ」も、感度マップスキャンの（適切な組織基線信号に対する）局所信号偏差の約（１／（１＋Ｔ））倍であると推定できる。

適合された信号（ステップ２０２の出力）に分解を適用し、ＲＦ磁場ＭＡＰを推定することが望ましい。また、例えば、基線に合わせて標準化したＷＢＣ画像に、分解を直接的に適用することも妥当と思われる。このような変法は、疑似的局所構造を生み出す可能性があるが、この疑似的局所構造は、例えば、フィルタリング、マスキング、補外法等の画像処理ステップによって除去されるものであろう。

別の方法もまた、適合された感度マップスキャンの信号をＴＸ成分及びＲＸ成分に分解する正確な方法を決定するために使用可能であろう。離散対の表を生成することも可能であろう。多項式表現を適合させて、その多項式表現の反転すること（逆数を算出すること）ができるであろう。信号依存性のために、および信号依存性の反転のために解析公式が発見される可能性もあるであろう。「Ｘ」を相対画像輝度に関連付けるための明確な反転の表現に対して、前方依存性方程式プラスルートソルバを使用することが可能である。あるいは、公知のパルスシーケンス信号方程式等を使用する代わりに、ブロッホ方程式の直接シミュレーションを実行することも可能であろう。

いずれの場合も、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）及びＭＡＰスキャンにおける既知の特性から、ＭＡＰスキャンの局所信号不均一性に機能的に関連するＲＦ磁場不均一性の影響を推定する方法が得られる。かかる推定によって、全ての感度マップスキャンの不均一性を、ＴＸ ＲＦ不均一性（送信ＲＦ磁場不均一性）の部分及びＲＸ ＲＦ不均一性（受信ＲＦ磁場不均一性）の部分の両方に効果的に分解することが可能になる。

図２に示す２００、２０２及び２０４が得られた後、対象画像の撮像（本撮像）が行なわれる。そして、図２に示す２０６は、ステップ２０４の出力であるボリュームマップ（送信ＲＦ磁場不均一性マップ及び受信ＲＦ磁場不均一性マップ）からピクセル部位の値を抽出することによって生成されたＲＦ磁場の不均一性マップスライスである。このスライスの形状は、対象スライスの形状（対象画像が撮像されたスライスと同一位置のスライス）と同一であることが望ましい。このステップでの基本的な数学的作業は、本質的に補間法である。すなわち、図２に示す２０６は、ＴＸ ＭＡＰボリューム又はＲＸ ＭＡＰボリュームにおいて対象画像が撮像されたスライス（図中の２１２を参照）のピクセル値を求めることで生成されたＴＸ ＭＡＰスライス（対象画像が撮像されたスライスのＲＦ送信磁場の感度マップ）又はＲＸ ＭＡＰスライス（対象画像が撮像されたスライスのＲＦ受信磁場の感度マップ）である。このステップにおける基本的な数値演算は、前の結果が離散画像である場合、補間法であってもよいし、或いは、前の２０４におけるＭＡＰボリュームが、パラメトリック値および汎関数形式として表示されている場合、ピクセル位置における閉形式関数の評価であってもよい。

自明であるが、２０２および２０４の取得処理は、補正全体に対して一回で実行できる。実際、感度マップ収集で２０２および２０４の取得処理を一回実行すれば、多様な別個の対象収集（同一被検体を異なる撮像法で本撮像した対象画像）を十分補正できる。しかし、２０６の取得処理は、少なくとも補正される対象収集（同一被検体を異なる撮像法で本撮像した対象画像）それぞれに対して別個の形状を有するスライスごとに実行されることになる。

図２に示す２１０は、ＲＸ補正マップ（ＲＸ補正係数スライス）である。２１０は以下の２つの項目を含む。「（１）分散されたピクセル値のボリュームの形状とは異なり、パラメータに関するモデルの形状であるといえるＲＸ不均一性マップスライス（ＲＸ補正係数スライス：受信ＲＦ磁場の感度マップスライス）」、及び「（２）ＲＸ補正マップによりフィルタリングされてマスキング等が実行される可能性がある補正スキャン（感度マップスキャン）により生成されたＷＢＣ画像とＡＣ画像との比率」である。最も基本的な場合、このＲＸ補正マップは、ＷＢＣマップピクセル値を取得し、取得したＷＢＣマップピクセル値を、ＡＣマップピクセル値とＴＸマップ値又はＡＣマップピクセル値とＲＸ ＲＦマップ値とを乗算した結果により除算することで得られるピクセルごとの結果（ピクセルワイズ成果物）である。なお、ＷＢＣマップピクセル値は、図中の２１４に示す『「ＭＡＰ ＷＢＣボリューム」から対象画像が撮像されたスライスと同一位置のスライスをリスライスすることで生成された「ＷＢＣマップスライス」』のピクセル値である。また、ＡＣマップピクセル値は、図中の２１６に示す『「ＭＡＰ ＡＣボリューム」から対象画像が撮像されたスライスと同一位置のスライスをリスライスすることで生成された「ＡＣマップスライス」』のピクセル値である。また、例えば、ピクセルワイズ成果物は、図２の２１０に示す「ＷＢＣ／（ＡＣ＊ＲＸ）」である。この基本的な成果物は、オペレータによって、又は、フィルタリングによって、又は、極端な補正値を課すこと等によって供給される補正率係数に基づいて補正の程度を変更することで、更なる修正が可能であろう。

図２に示す２０８は、生成されたＴＸ補正マップ（ＴＸ補正係数スライス）である。ＴＸ補正マップは、ステップ２０４の出力である「ＴＸ ＲＦ不均一性マップ（受信ＲＦ磁場不均一性マップ）」を使用することによって生成される。「ＴＸ ＲＦ不均一性マップ」は、信号方程式を用い、及び、該信号方程を変更されたＲＦ送信パルスに適用することによって、補正値に変換される。すなわち、ＴＸ補正マップは、本撮像用のパルスシーケンスのパラメータであるシーケンスパラメータ（図中の２１２を参照）により定まるシーケンス信号強度モデルを「ＴＸ ＲＦ不均一性マップ（受信ＲＦ磁場不均一性マップ）」に適用することで生成される。該「ＴＸ ＲＦ不均一性マップ」は、感度マップスキャンにおける送信ＲＦ磁場（ＲＦ ＴＸ磁場）と送信ＲＦ磁場による画像の輝度の影響（ＴＸ画像輝度影響）との間で機能的関係が形成されるサブステップに正確に類似する。しかし、２０８で使用されるパルスシーケンスは、対象画像撮像時におけるスキャンである「対象スキャン」にて用いられるものであり、感度マップスキャンのパルスシーケンスではない。従って、異なる信号方程式（例えば、「ＳＥ（スピンエコー）」、または「ＦＳＥ（高速スピンエコー）」の信号方程式）を使用してもよい。一般に、異なるＴＥ、異なるＴＲ等の異なるシーケンスパラメータがある。

図２の２１８は、２１０のＲＸ補正係数スライス及び２０８のＴＸ補正係数スライスを対象スキャンスライスに適用することで生成された「輝度補正された対象画像」である。対象スキャンスライスは、図中の２１２における対象画像であり、該対象画像は、例えば、アレイコイル（ＡＣ）により受信されたデータにＳｕｍ−Ｏｆ−Ｓｑｕａｒｅ組合せアルゴリズムを適用したデータである。このステップは、対になったピクセルワイズ乗算として実行してもよい。さらにまた、総補正を課すことを選択する、すなわち、ＴＸ補正係数スライス及びＲＸ補正係数スライスの積を課す等の改良が可能である。

図２は、ボックス内の事項が主にエンティティ（画像、他のデータ、計算結果）を示す工程の流れを例示する。「処理」は、主に矢印、またはボックスに向かう入力矢印の群に対応する。「ＴＸ ＭＡＰ又はＲＸ ＭＡＰ」を含むボックス２０４、２０６は、ＲＦ磁場不均一性の単一推定に対応し、２つの方法に利用される。一方の場合では、ＴＸ（送信ＲＦ磁場）をＴＸ画像補正（左のボックス２０８へ下行する矢印に沿って）の促進に使用する。他方の場合では、同じ「ＴＸ ＭＡＰ又はＲＸ ＭＡＰ」を２１０でＲＦ ＲＸ不一性の影響に対する補正の生成を促進するためにＲＸ不均一性磁場として利用する。上述したように、３．０テスラのシステムでは、ＲＦ送信ムラは、１．５テスラのシステムと比較して顕著になる。そこで、本実施形態では、感度マッププレスキャンデータから得られた情報に基づいて、対象画像の輝度補正を行なう。ただし、感度マッププレスキャンと診断用スキャンとは、異なる手法で行なわれることが多い。従って、３．０テスラのシステムでは、感度マッププレスキャンデータから得られた情報とともに、感度マッププレスキャンと診断用スキャンとの間で異なる情報に基づいて、対象画像の輝度補正を行なう必要がある。そこで、本実施形態のＭＲＩシステムは、感度マッププレスキャンと診断用スキャンとの撮像条件又は撮像シーケンスが異なる場合、当該感度マッププレスキャンと当該診断用スキャンとの間で異なる情報に基づいて（例えば２０８に基づいて）、診断用スキャンの画像データを対象として、送信ＲＦ磁場不均一性を低減した輝度補正を行なう。一例を挙げると、感度マッププレスキャンはフィールドエコー系の撮像シーケンスであり、診断用スキャンはスピンエコー系の撮像シーケンスである。

図２に例示する他の工程は、特定のＭＲＩシーケンスパラメータ及び特定のスライス形状に基づくアレイコイル（ＡＣ）による２１２の従来の対象画像の収集である。２１２の特定のＭＲＩシーケンスパラメータ及び特定のスライス形状は、２００の「ＷＢＣ ＭＡＰデータ（ＭＡＰ ＷＢＣボリューム）」及び「ＡＣ ＭＡＰデータ（ＭＡＰ ＣＣボリューム）」の生成や、２１４及び２１６のスライス処理に用いられる。従来の輝度補正工程では、ＷＢＣ及びＡＣのＭＡＰスライスデータは、２１８の輝度補正対象画像を生成するために、２１０のＲＸ補正工程で使われていた。従来の輝度補正工程では、単純なＷＢＣ／ＡＣの比率が、ＷＢＣの送信ＲＦ磁場（ＷＢＣ Ｂ１ ＲＦ磁場）は均一であるとの仮定に基づいて一般に使用されていた。しかし、図２では、適合モデルと、分離されたＴＸ補正及びＲＸ補正とを用いることで、高磁場ＭＲＩにおいて、更なる補正を提供する。

２１２に示すように、対象画像は、対象収集のための完全な画像再構成工程のある中間段階を表してもよい。ＭＡＰ（感度マップ）ピクセルと対象（対象画像）ピクセルとの間の幾何学的部位の合致は、この補正方法における１つの代表的な構成要素であると考えられる。傾斜磁場形成におけるハードウェア不備に対する幾何学的変形補正なしで、ＭＡＰ（感度マップ）スキャンが格納されると仮定することは、計算的に有利であるといえる。そのような場合、任意の傾斜磁場の変形における補正が実行されてしまう前の対象画像の総合的な再構成において、どこかの中間ステップでＴＸ補正（送信ＲＦ磁場補正）及びＲＸ補正（受信ＲＦ磁場補正）を実行することもまた計算的に有利になるであろう。これらのＲＦ均一性補正を既存の再構成工程のどの段階で実行するのが一番有利か選択する場合は、このような考察を考慮に入れるとよい。

ＭＲＩスキャナのオペレータには、補正を実行するか否かについての選択肢が与えられる。オペレータは、未補正画像を見ることができて、ＲＸ不均一性およびＴＸ不均一性の両方または一方を補正するか否かの独立制御が可能であってもよい。

補正は、対象輝度（又は、対象画像の局所信号対ノイズ比（ＳＮＲ））の機能として「ロールオフ」を有することができる。ＳＮＲが非常に低い領域は、高く持ち上げ過ぎず、画像全体をノイズ過多の状態で表示させないことが望ましい。そのような実施形態の場合、高信号または高ＳＮＲの領域は、全面的に補正されるが、低信号および低ＳＮＲの領域は、断片的に補正されるのみである。この断片的な補正は、不連続点または急峻なステップを誘導しないように画像全域で滑らかに変動する。

オペレータは、全解剖学的領域の基本的な部位（例えば、「頭部」又は「腹部」又は「骨盤」）を入力できる。この選択に従って、予測される全体的なＲＦ不均一性パターンのための所定のモデルが使用される。所望により、選択されたモデルに加えて、最適化アルゴリズムに固有の付加的パラメータもまた、モデル適合最適化ステップの収束を支援するために選択できる。

必要に応じて、オペレータは、予想されるＴ１値、又は、予想されるＴ２値等の予想されるＭＲＩパラメータを指定できる。

必要に応じて、ＭＡＰプレスキャン（感度マップのプレスキャン）のサブシーケンスは、予想されるＴ１値、予想されるＴ２値等を推定するために少数の付加的パルスを含むことができる。しかし、プレスキャンを高速に保つためには、これらの作業を、例えば、全ボリューム上、または受信用ＡＣコイルの固有感度によって大まかに定められたボリューム上で、撮像なしで、行うとよい。

必要に応じて、形状モデリング及びフィッティングは、対象スキャンで使用したコイルと偶然同じものであるコイル又はコイルセットを１つのみ使用して行うことができる。ＡＣ及びＷＢＣの両方の別個のコイルセットの画像があることは、必須ではない。この工程は、例えば、ＷＢＣが採用されたときのみに使用するようになっていてもよい。

必要に応じて、使用者は、ＴＸに対して、ＲＸに対して、様々な断片の補正を指定できる、又は、使用者は、ＴＸ及びＲＸ両方を同時に制御するための大まかな項目を指定できる。

明確な補償、例えば、真空中で期待できるような主要なｚ軸ロールオフを、ＷＢＣの基本的なＴＸパターン又はＲＸパターンに対して組み込むことができる。モデルは、２つの別個の機構を取り巻く態様を含むことができる。あたかも、適用された外部場が、被検体のない状態で完全に均一であるかのように、被検体に関連する、おそらく「誘電共鳴」と大まかに呼ばれる干渉パターンを描写する第１の部分があってもよい。被検体なしで、おおよそ、コイルの空間的不均一性関連を描写する第２の部分があってもよい。例えば、ＷＢＣを描写するｚ軸方向の固有のロールオフがあってもよい。「コイル特有」部分および「被検体特有部分」を含み、かつ、２つの部分は、例えば、乗算によって組み合わせることができるようなモデルを考えることができる。この特別の分解は、基本的にコイル及び被検体の両方の完全合併電磁モデルほど厳密ではないが、有用なモデルであるといえる。このような合併モデルでは、被検体特有部分に関連するパラメータは、被検体のＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）により適合でき、コイル特有部分に対するパラメータは、おそらく電磁モデリングによって前もって完全に決定できる。

例示の輝度補正工程で使用されるＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）は、パラレルイメージング再構成法または旧式のより単純な１．５Ｔ画像補正法等の他の理由のためにおそらくすでに必要とされていたであろうＭＡＰスキャンと同じである。すなわち、更なるプレスキャンを行うための時間は、通常必要ではない。

例示の工程は、架台が１．５テスラ以上の静磁場（例えば、３．０テスラ）を発生する静磁場磁石を含むＭＲＩシステムに適用される。すなわち、例示の工程では、特に、３．０Ｔでの人間の頭部又は腹部の撮像等の用途の場合、ＴＸおよびＲＸの両方の誤差の原因のうち大部分の形状が除去される。このことはまた、誤差の主要な原因が被検体から生じている場合に好適であり、該誤差が被検体ごとに変動する状況についても自動的に調整する。

実施形態は、エラーや画像において真の構造と誤って解釈されかねないアーチファクトの原因となり得る新しい詳細を導入しない。実施形態はまた、更なる送信チャンネル等の付加的ハードウェアも必要としないし、追加のスキャン時間や追加のＳＡＲの出費も通常招かない。

本実施形態による補正は、様々な対象画像撮像用のパルスシーケンスに対して想定外に異なる形状を必要としない。本実施形態による補正では、対象画像の詳細に関わらず、形状適合等のアルゴリズムの詳細は同一であり、１つの共通マップ収集から得ているとの確証を持って、異なるパルスシーケンスは比較できる。

図３Ａ及び図３Ｂは、ＲＸおよびＴＸの輝度補正工程の概略を例示するフローチャートである。例示のＢ１輝度補正工程は、ＷＢＣ及びＡＣを用いたＭＡＰ画像（感度マップ）の収集後、図３Ａの３００で始まる。

ステップ３０２では、幾何学的モデル適合のためにＷＢＣのＭＡＰ画像データ（感度マップデータ）を準備する。ステップ３０２におけるモデルフィッティングのＭＡＰ ＷＢＣデータを準備するために、ボリュームは、標本化、又は、等方的に再標本化できる。多くの場合、ＭＡＰ画像は、各２Ｄ有効視野（ＦＯＶ）内のピクセルサイズと比べて厚いスライス、又は、厚いスライス間隔を有してもよい。

ＭＡＰスキャンを強制的に傾斜させない規則がスキャン位置決めにある場合、及び、スライスを強制的に均等な間隔を置いて配置させる規則がある場合、リスライスは、おそらく常にｚ方向であるスライス方向の単純な線形補間であっても良いし、又は、ＭＡＰは傾斜していないこと、及び、ＭＡＰはｚ方向に対して特定の配向を有すること等を必須としてもよい。

ボリュームの不均一間隔を説明するためにより複雑な計算を使うことによって、この再標本化ステップを省くことも可能であろう。

ＭＡＰ収集に関連する別の予備ステップは、おそらくノイズやアーチファクトが多いと思われる領域から、基となる組織に対する比較的確実な信号輝度を有する領域を分離するために、マスクまたは閾値を生成することである。例えば、おそらく組織であるピクセルは識別可能である。被検体の外側に非常に少数のピクセルしか残さない閾値レベルを選択できる。少数を残すことは、その後に行うエロージョン（erosion）のために問題とはならない。

特に、（マスクマップを作るための）そのようなエロージョン（erosion）は、（例えば、特に脳内の）適合品質を向上させるために縁端部を除去する可能性がある。これは、影響されやすいアーチファクトおよび部分的なボリューム効果を含む基本的なＲＦ磁場パターンではない別の原因によるピクセルレベル変動を減少させる。皮膚、頭皮、骨及び洞（sinus）の多くを除去するために、エロージョンするピクセルの数を脳内で選択できる。脳組織をまた除去する場合も、やはりその選択は許容できる。マスク内の残りのピクセルは、脳組織または内部組織であると高い確証をもって言えるピクセルである。

ピクセルの輝度は、また、標準化してもよい。まだ標準化していない場合は、浮動小数点形式に変換すれば、ＭＡＰデータの振幅を、後の最適化工程で予測される範囲内にしやすいであろう。

最適化のためには、常に、できるだけ最適条件に近い状態で開始するのが最善である。遠すぎる状態からの開始は、最適化工程を減速させるが、より重要なことは、他の予期しない局所の最小量を発見する機会が格段に増えることである。従って、ＭＡＰデータの振幅を、１．０に近いピーク値または平均値を有して使用される前に変倍（scaling）することによって、振幅が１．０近くになるであろうとの開始時推定仮定が最適化で有効に活かされるであろう。

図３Ａに示すステップ３０４では、ステップＳ３０６のオペレータ／システム入力（東部、腹部等の選択）により幾何学的形状モデルの選択が行なわれる。「ＷＢＣ ＭＡＰ（ＷＢＣの感度マップ）」の広い中心部分を表すために、問題となる解剖学的領域に従って数学的モデルを３０４、３０６で選択する。その後、モデルを実際の「ＷＢＣ ＭＡＰ画像（ＷＢＣの感度マップボリューム）」に適合させるために、モデルパラメータの最適化を実行する。すなわち、図３Ａに示すステップ３０８では、ＷＢＣ ＭＡＰ画像に適合するように、選択された形状モデルのパラメータを最適化する。脳及び頭部用の１つのモデルと、ボディ／腹部／背骨／骨盤用の１つのモデルがあるとよい。もちろん、解剖学的組織の各領域用のより多くのモデル、または異なるモデル、或いは、その両方を追加してもよい。

選択可能なモデルはそれぞれ、いくつかの定義パラメータ（例えば、振幅、幅、及び中心等）を有する。一般的な最適化探査を３０８で使用してＷＢＣ ＭＡＰデータに最適なモデルに対するパラメータ値を見つける。例えば、（組になったパラメータにより評価される）モデルと（例えば、マスク領域のピクセルのみを使用する）ＷＢＣ ＭＡＰとの間の変動を最小化する基本的なコスト関数として、有名なネルダーミード最適化が使用可能である。

固定パラメータは最適化によって改良されないので、あらゆる固定パラメータを初期化することが重要である。最適化が、最終的には良い値を生み出すので、最適化されるパラメータの初期化はあまり重要ではない。しかし、より良い初期化が使われるなら、最適化ルーチンはより迅速に収束し、反復も少なくてすむであろう。

適合されたデータは、望ましくは相対マップだけではなく絶対フリップ角度に関連する値を有するべきである。

後に、ＭＡＰモデル適合信号が、送信ＴＸ係数（ＴＸ補正係数）及び受信ＲＸ係数（ＲＸ補正係数）に分割された場合、適切な絶対Ｂ１ ＴＸ係数の推定を有することが望ましい。なお、「Ｂ１ ＲＸ補正」の場合、Ｂ１ ＲＸ係数の相対比の使用のみが可能であるが、ＴＸ補正の場合は、少なくともフリップ角度の近似値を知ることが重要であるといえる。

一般に、ＲＦレベルのキャリブレーションは、被検体ごとに不変のＢ１ ＴＸ輝度の選択を行うことになっている。Ｂ１ ＴＸ磁場（送信ＲＦ磁場）がいたるところで空間的に均一であった場合、一般に、基準の９０°フリップ角度をいたるところで作ることが選択されるであろう。しかし、Ｂ１ ＴＸの空間的不均一性、Ｂ１ ＲＸの空間的不均一性及び不均一組織パラメータがある場合、最適化が望まれる空間的重み付信号の明確な定義はないといえる。ＲＦレベルを設定する実際的な方法、またはＲＦレベルが予測される正確な詳細は、別個のＭＲＩスキャナシステム設計によって異なってもよい。

従って、標準的な脳および身体（例えば、参考資料として使用される収集データセットに対して）内で標準的に予測される「Ｂ１ ＴＸ磁場強度（送信ＲＦ磁場強度）」の大まかな概算を３１０で行う。すなわち、図３Ａに示すステップ３１０では、ＷＢＣ ＭＡＰ画像データに適合されたモデルをスケールする。ＲＦレベルを決定するための１つの妥当と思われる方法としては、代表的なＢ１ ＴＸマップを、単独に取得し（例えば、ＳＰＡＭＭ ＤＵＡＬ ＦＡＳＥシーケンスによって）、３つの全ての撮像面（アキシャル面、サジタル面及びコロナル面）で評価して、別のデータセットを標準化するために使用してもよい。

ＭＡＰ（感度マップ）のピクセル値（未処理バージョン、又は、適合されたモデルバージョンのどちらか）は、Ｂ１ ＲＸおよびＢ１ ＴＸの両方に依存している。ここで、どれだけ画像輝度がＢ１係数（ただし、Ｂ１ ＭＡＰスキャン（ＲＦ磁場の感度マップスキャン）に対してのみ）の関数として変動するかを示す係数が得られる。

Ｂ１ ＴＸ磁場（送信ＲＦ磁場）の不均一性は、Ｂ１ ＲＸ磁場（受信ＲＦ磁場）の不均一性と同じであるとの仮説を立てる。この仮説は、近似値であり、１００％真ではない。次に、ＲＸ及びＴＸ両方の効果の組み合わせによる不均一性の量によって一般的な信号がどれだけ変動するかを決定するために、計算を行う。これにより、適合が完了する。

例えば、おそらく頭部では、単純な線形適合によって、相対信号変化は、相対不均一性の約１．４倍である。この数字の逆数を計算すると、「ＴＸ ＲＸ ＭＡＰ（送信ＲＦ磁場及び受信ＲＦ磁場の感度マップ）」の相対不均一性は、ＷＢＣ ＭＡＰ画像の相対変化の約０．７倍となると仮定できる。この一例では、「値：０．７」を「分割係数」と呼ぶことができるが、それは、適合マップにおける均一性からの偏差のうちどれだけが、「ＲＦ ＲＸ場不均一性影響（受信ＲＦ磁場の不均一性による影響）」によるものであるかを決定するのに使用できるからである。より一般的には、分割係数は、マップ画像の不均一性または空間的不均一性の関数であるといえる。

適合は、より高次の適合の代わりに線形回帰で行うことができる。より高次の適合は、反転を向上させて、分割係数の線形傾斜を２次方程式のような低次の多項式表現と置き換えることができる。しかし、これは、非常に重要であるとは言えない。より高次の適合を使用する実際の必要性はないといえる。しかし、２次方程式の適合を使用しても支障はない。

かかる処理により、図３Ａに示すステップ３１２では、ＲＸ成分及びＴＸ成分の分割係数を計算する。すなわち、次に、３１２において、各ピクセル位置に対して、該位置のＴＸ ＲＸ ＭＡＰ（送信ＲＦ磁場及び受信ＲＦ磁場の感度マップの）値を計算する。先ず、適合モデルの値をピクセルごとに計算する。次に、分割係数を使用して、適合モデルの「１．０」からの偏差をＴＸ ＲＸ ＭＡＰの「１．０」からの対応する偏差に変換する。

モデルに対する平滑３Ｄ低分解能マップが以前に生成されている。低分解能マップからの補間を先ず行うことによって、この新しいＴＸ ＲＸ ＭＡＰを生成することが可能になるであろう。その代りに、前方計算を各ピクセル位置のモデル式及びモデルパラメータから行ってもよい。モデルの前方再計算を行う１つの理由は、ＷＢＣ ＭＡＰデータが取得された領域の外側に形状が延在する場合を扱うからである。

次に、図３Ａに示すステップ３１４では、ＭＡＰスキャンの値（感度マップの値）を、ＭＡＰスキャンのピクセル部位から対象画像の新しいピクセル部位へ補間する。すなわち、ステップ３１４では、ＭＡＰスキャンの値を対象画像の新しい位置に補間する。

図３Ａに示すステップＳ３１６では、ＷＢＣの感度マップを、「ＡＣの感度マップ（ＡＣ）と「ＴＸ ＲＸ ＭＡＰ（送信ＲＦ磁場及び受信ＲＦ磁場の感度マップ）」である「ＴＸ＿ＲＸ＿ＭＡＰ」とを乗算した値」で除算した「ＷＢＣ／（ＡＣ＊ＴＸ＿ＲＸ＿ＭＡＰ）比率」を生成して、ローパスフィルタで平滑化することが行なわれる。３１６では、ＡＣマップで除算されたＷＢＣマップの比率が形成されて、この比率がＴＸ ＲＸ ＭＡＰで除算される前に、ローパスフィルタの平滑化（例えば、７ｘ７正方ピクセル近傍にわたる平均値）が行なわれても良い。また、平滑化は、比率を得る前に、ＷＢＣマップ及びＡＣマップで別々に実行してもよい。ここで、ＭＡＰ（感度マップ）は、あたかもＢ１ ＲＸマップの推定値のように扱われる。これは、ＷＢＣ ＭＡＰ画像が均一の空間的受信感度を有していないために生じる中央輝度（シェーディング）誤差を低減または除去する。

ＴＸ＿ＲＸ＿ＭＡＰによる除算は、この工程例によって行われる主要な改良である。残りの工程は、ＴＸ補正を行うが、ＲＸ補正はより重要であるといえる。

図３Ａに示すステップ３１８では、ステップＳ３２０の補正係数（ＣＦ：correction factor）の任意オペレータ入力により、１．０より大きい、又は、１．０より小さい補正係数ＣＦによる使用者制御が可能である。すなわち、本実施形態では、ステップ３２０で、ＷＢＣの感度マップから得られる対象画像撮像時の送信ムラのマップと、ＡＣの受信ムラのマップとを、それぞれどの程度用いて、対象画像の輝度補正時に用いるかのＣＦが、オペレータにより入力される。使用者が、３２０で１．０より大きいより強いＲＸ補正係数を必要とした場合、ＭＡＰを、３１８でＲＸ補正係数値である「ＷＢＣ／（ＡＣ＊ＴＸ＿ＲＸ＿ＭＡＰ）比」のすべてが１．０から遠い値になるよう変更しても良い。

使用者が、補正係数＝１．０を必要とした場合、そのとき適用されるＲＸ補正は、まさに上記の理論および概算から推定されたものとなるはずである。すなわち、ＴＸ補正係数は、以前に計算した比率と同じになるはずである。

図３Ｂに示すステップ３２２では、ステップＳ３２４のＭＲＩデータ収集シーケンス公式／データの入力により、Ｂ１ ＴＸ（送信ＲＦ磁場）が高過ぎる、又は、低過ぎる時、予測される信号レベルの変化を計算する。すなわち、対象画像のパルスシーケンス及び選択された解剖学的領域の最も一般的な組織パラメータについては、Ｂ１ ＴＸが、Ｂ１ ＴＸの少数の個別の値に対して高過ぎるまたは低過ぎる場合、信号レベル変化の量を（３２４のＭＲＩイメージングシーケンス情報入力に基づいて）３２２で計算する。この計算は、ＴＸ影響に対してのみであり、ＲＸ影響は無視される。ブロッホ方程式のシミュレーションからこの計算を生成することは可能であろう。或いは、この計算は、また、最も重要なパルスシーケンスのためのテキストブックの式からも遂行できる。

図３Ｂに示すステップ３２６では、形状モデル化された信号レベルをＴＸ不均一性（送信ＲＦ磁場不均一性）の関数として適合する。すなわち、モデル化された信号レベルは、３２６でＴＸ不均一性の関数として適合する。ＴＸ ＲＸ ＭＡＰ係数が、１．０であり、かつシーケンスの先端角（tip angle）が全て正確に使用者が要求したものである場合、この信号レベルは、標準化されて、１．０になるように再スケールされる。

２次多項式適合を、標準の適合ルーチンとともに使用してもよい。

図３Ｂに示すステップ３２８では、ＴＸ ＲＸ信号レベルＭＡＰ画像データ（送信ＲＦ磁場の感度マップのデータ）の計算が行なわれる。すなわち、対象画像のあらゆるピクセル位置で、ＴＸ ＲＸ ＭＡＰの値は、（ＴＸ不均一性により生じる対象画像の輝度に比例するマップを生成するために）該ピクセル位置の多項式に適用され、その結果は、新ピクセル値として格納される（図３のステップ３２８）。このマップは、広く一般的なＴＸマップ効果によって理想的な信号がどの程度偏向すると予測できるかの推測を示す。

図３Ｂに示すステップ３３０では、乗算係数を得るために信号レベルピクセル値を逆数にする。すなわち、信号レベルピクセル値を、次に、基本的なＴＸ補正を行うために乗算係数として使用できる値を得るために反転させる（ステップ３３０）。非常に強い補正は、平滑な漸減関数のために避けるべきである。補正は、一定限度を超えないように制御されるべきである。

特にＳＥおよびＦＳＥでは、４０％変動するＢ１ ＴＸ係数が、７０％以上低下する信号を有することが可能である。従って、多項式をこれに適合した場合、５０％変動するＢ１ ＴＸ係数は、ゼロに近い信号レベルを有するように外挿できると予測できる。したがって、ｆ＝１．０／（極小）のような補正係数は、巨大になるであろう。画像にほぼ無限大のピクセルがある場合、他の物すべてが、黒に見えるようにスケール化されるといえる。

この種の極端な効果を避けるために、輝度補正は、局所ノイズ構成要素が実質的に所定量を超えて増加しないように、比較的少ない信号対ノイズ比を有する空間領域のより少ない量に限定される。すなわち、この種の極端な効果を避けるために、制限効果（clamp effect）を使うと良い。例えば、双曲線正接関数（ＴＡＮＨ）を使うことができる。非常に高い値および非常に低い値を減少させるための別の妥当な関数は、平滑な飽和曲線を含むものである。制限関数が平滑な場合、単純な閾値を制限のために使ったとき、時として現れる疑似線または縁端または境界線を、使用者は決して感じることはないはずである。

最後に、図３Ｂに示すステップ３３２で、入力対象画像に、以前計算したように２つの補正係数、ＲＸ補正係数及びＴＸ補正係数を乗算する。

図３Ｂに示すステップ３３４で、輝度補正された画像が出力（格納、表示、更なる処理）されて、プログラム制御は、図３Ｂに示すステップ３３６でモジュール呼び出しコードへ戻される。

この処理によって、新しい「構造体」が画面に表示されることはないはずである。この処理により発生する画像の変化は、非常に平滑である（例えば、漸進的なシェーディングアーティファクトの補正）。輝度補正処理は、小さい病変として誤解される可能性があるいかなる様相も発生させないはずである。補正の平均精度と局所輝点または暗点の防止との間のアルゴリズムにトレードオフがある場合は、常に、この処理方法を選択することによって、局所輝点または暗点は防止できるはずである。

この処理では、不成功に終わった脂肪抑制、不成功に終わった空間的抑制、または不正確な流量感度に対して、詳細の補正はできない。

ここまで示してきた実施例では、送信ＲＦ磁場不均一性マップ及び受信ＲＦ磁場不均一性マップが所定の機能的相互依存性を有するように抑制されている。具体的には、ここまで示してきた実施例では、実際に実施する際のひとつの選択として、「ＲＦ ＲＸ不均質性マップ（受信ＲＦ磁場不均一性マップ）と「ＲＦ ＴＸ不均質性マップ（送信ＲＦ磁場不均一性マップ）」とが同一であると仮定した。この仮定は必須ではない。人体には、慣例的に高度の左右対称性を含むと考えられる。周知のとおり、「ＲＦ ＴＸ（送信ＲＦ磁場）」及び「ＲＦ ＲＸ（受信ＲＦ磁場）」は、逆回転極性を見せる。少なくとも放射状ＷＢＣ設計に関しては、被検体が著しい左右対称性を有する程度に、「ＲＦ ＴＸ（送信ＲＦ磁場）」及び「ＲＦ ＲＸ（受信ＲＦ磁場）」は相互の左右鏡映バージョンであるといってもよい。ＲＦ磁場のモデルが、幾分、左右非対称である場合、「ＲＦ ＴＸ（送信ＲＦ磁場）」及び「ＲＦ ＲＸ（受信ＲＦ磁場）」は、互いの鏡映複写であると仮定することは妥当である。したがって、基本的には、非鏡映構成要素を含む単一適合モデルは、リファレンス用のＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）の不均一性を分割して鏡対称の「ＴＸ ＲＦのボリュームマップ」及び「ＲＸ ＲＦのボリュームマップ」に分解することが可能である。

例示した輝度補正アルゴリズムは、局所領域の組織間のコントラストを改善しない。例えば、灰色／白色コントラストが、送信パルスが最適条件から遠いゆえに、脳中央で減少した場合、ＴＸ補正（送信ＲＦ磁場補正）は、このコントラストを復元しない。広い範囲にわたる平均輝度を修正できるだけである。しかし、コントラストが改善されたように思われる場合もある。これは、補正画像の全ＦＯＶにわたる全体的な均一性が改善されたときに起こる可能性がある。例えば未補正画像の一部分の全体が明る過ぎるといった場合、この領域の明るさを下げると、ウィンドウ処理及び画像の均一性を改善できるかもしれない。ウィンドウ処理と均一性の改善によって、存在するすべてのコントラストを見ることが容易になる。画像を見る際にさまざまなウィンドウ処理および均一性を選択するこの効果のゆえに、画像のコントラストが実際はどれぐらいかを認識することが困難になる可能性がある。

かかるアルゴリズムは、解剖学的組織がコイル導線部材に非常に近い場合、極局所の輝点または暗点の影響を除去しない。多くの場合、導線に非常に近接している解剖学的組織は明るい。しかし、２つの隣接するコイル部材が部分的に重なり、かつ、互いに位相がずれている場合、解剖学的組織は暗線を有することがある。ＲＸ補正は、これらの影響を少し減ずるが、平滑化は、おそらく２ｃｍ以下の距離にわたって起きるばらつきを除去しない程度であるといえる。

あるコイル配置では、既に非常に均一な画像平面がある場合がある。そういった画像平面は、既に非常に良好である場合、輝度補正アルゴリズムによって改善できない。これは身体のコロナルスライスにおいて、背骨アレイと前面身体アレイ間のスライスで起こることがある。

あるパルスシーケンスの場合、ＴＸ依存性およびＲＸ依存性は、ほとんど正確に互いの逆である可能性がある。これらの画像は、既に非常に良好であり、多くは改善できない。

一般的な感度マッププレスキャン用のＭＡＰシーケンスを少し修正することは有用であるといえる。例えば、サンプリング帯域幅は、広げてもよい（例えば、４８８Ｈｚ／ピクセルから９７６Ｈｚ／ピクセル）。これは、化学シフトを減少させることによって身体ＦＥ ＭＡＰスキャンの均一性を改善するものである。骨盤では多くの場合、脂肪面内のミス・レジストレーションが、マップを不均一にする大きな効果の１つとなる可能性がある。マップは、より高い読み出し帯域幅を使用するとき、より良く見える場合がある。９７６Ｈｚ／ピクセルは、大部分の画像シーケンスの読み出し帯域幅としては高いと考えられるが、ＭＡＰスキャンは一般に非常に多いピクセルを有するものである。したがって、９７６Ｈｚ／ピクセルは、相当短い読み出し時間であるといえるが、それでも他の３．０Ｔに比べてかなり弱い読み出し傾斜が使われている。また、ミリメートル（ｍｍ）単位の距離で測定すると、面内化学シフトは大きい。

本実施形態に係る３次元幾何学的モデルは、平滑に変動する空間的依存性を有する閉論理数学的関数によって定義される。また、本実施形態に係る３次元幾何学的モデルは、撮像対象ボリュームに適合するために、最適化工程で選択される複数の変動可能な幾何学的パラメータ値を含む。また、上記の幾何学的パラメータ値は、撮像対象ボリュームの重心及び特定の幅の両方又は一方を表わすパラメータを含む。また、本実施形態に係る３次元幾何学的モデルは、実質的にガウス分布形状に適合して、平滑に変動する空間的依存性のみを具現化するモデルである。図４は、図３Ａおよび３Ｂで例示した実施形態にてＭＡＰスキャンデータが適合する頭部の幾何学的形状モデルの概略図である。図４を用いて、頭部モデルの一例を以下に詳述する。例えば、「ＷＢＣ ＭＡＰボリュームスキャン（ＷＢＣを用いた感度マップ収集用のボリュームスキャン）」を「定数＋３Ｄガウス分布モデル＝ｃ１＋ｃ２*（ｅｘｐ−（０．５*（（（ｘ−ｃ３）*ｃ６＿ｒｅｃｉｐ）＾２＋（（ｙ−ｃ４）*ｃ７＿ｒｅｃｉｐ）＾２＋（（ｚ−ｃ５）*ｃ８＿ｒｅｃｉｐ）＾２）））」に適用する。ここで、変数ｘ、ｙ及びｚは、等方的に再サンプルされたＷＢＣマップ画像のためのピクセルインデックスである。これにより、頭部モデルは、以下の式（１）により示される（図４も参照）。

マップ画像とモデルとの分散は、ステップ３０２からのマスキング工程、又は、マスキング及びエロージョン工程で組織として表示された領域内でのみ測定が可能である。すなわち、マスク領域の外側のピクセルは、適合では単に無視してもよい。

最適化探査を変数ｃ１、ｃ２、ｃ６及びｃ７に対して実行する。ｃ２は、正であることが予測される。

３テスラのＭＲＩシステムである３Ｔシステムの最適化探査では以下の開始値が可能と考えられる。
ｃ１＝０．４５
ｃ２＝０．５５
ｃ３＝ＷＢＣマップに対して計算されたｘの重心
ｃ４＝ＷＢＣマップに対して計算されたｙの重心
ｃ５＝ＷＢＣマップに対して計算されたｚの重心
ｃ６＿ｒｅｃｉｐ＝４．０／（ピクセル単位のｘのスキャン幅）
ｃ７＿ｒｅｃｉｐ＝ｃ６＿ｒｅｃｉｐ
ｃ８＿ｒｅｃｉｐ＝ｃ６＿ｒｅｃｉｐ

図５は、図５は、図３Ａおよび３Ｂで例示した実施形態にてＭＡＰスキャンデータが適合する腹部の幾何学的形状モデルの概略図である。図５を用いて、腹部モデルの一例を以下に詳述する。例えば、「ＷＢＣ ＭＡＰボリュームスキャン（ＷＢＣを用いた感度マップ収集用のボリュームスキャン）」を「定数＋２Ｄガウス分布円筒モデル＝ｃ１＋ｃ２*（ｅｘｐ−（０．５*（（（ｘ−ｃ３）*ｃ６＿ｒｅｃｉｐ）＾２＋（（ｙ−ｃ４）*ｃ７＿ｒｅｃｉｐ）＾２）））」に適用する。これにより、腹部モデルは、以下の式（２）により示される（図５も参照）。

再び、フィッティングは、エロージョンの領域に制限されるものとし、マスクの外側のピクセルは、無視してもよい。

最適化探査を変数ｃ１、ｃ２、ｃ６及びｃ７に対して実行する。ｃ２は、負であることが予測される。

最適化探査では以下の開始値が可能と考えられる。
ｃ１＝１．０
ｃ２＝−０．３
ｃ３＝ＷＢＣマップに対して計算されたｘの重心
ｃ４＝ＷＢＣマップに対して計算されたｙの重心
ｃ６＿ｒｅｃｉｐ＝４．０／（ピクセル単位のｘのスキャン幅）
ｃ７＿ｒｅｃｉｐ＝２．０／（ピクセル単位のｙのスキャン幅）

プレスキャンまたはキャリブレーションデータを含む他の補正と同様に、データの整合性を上げるためにいくつかの規則を施行するのが有利であるといえる。更なる処理としては、ＭＡＰスキャン（感度マップスキャン）と対象スキャンの時間の間、被検体または寝台が不動のままであったかをチェックするとよい。この種の収集制限は、ＭＲＩで広く知られている。

図２では、可能であれば、対象画像取得の前に、多くの処理ステップを行うとよい。実際、ＭＡＰスキャンの終わりで、できるだけ多くのステップを実施するのが良いといえる。主要な対象画像が利用可能になる前に、いくつかのステップを再構成準備段階として行うことも可能であろう。早期にこれらのステップを行うと、最終の再構成が早まることになるが、より多くの格納部（再構成メモリまたはディスク）に費用がかかることになる。早期にこれらのステップを行えば、１スライス当たり１枚か２枚のＭＡＰを節約できるかも知れない。反対にこれらのＭＡＰを最後に、正にそれらのＭＡＰを必要としたときに計算すれば、格納コストは１スライスに十分なだけで済むかもしれない。いくつかのステップは、再構成の準備段階に、またはシーケンスのコンパイル時にでも実行できる。オペレータが再処理をしているとき、少なくとも１つのステップを再度実行させることも当然可能である。もちろん、２１８の最終輝度補正は、対象画像を取得して、大部分の再構成を完了した後でしか実施できない。

頭部や腹部のような解剖学的組織の場合、アルゴリズムは、非常に類似的である。しかし、脊椎または身体などの解剖学的組織の場合、ある領域では現れるが他の領域では現れない処理要素が存在する場合がある。

第１の処理要素について、以下説明する。脊椎への適用に関する調査で明白になったことは、ＦＯＶ、またはスライススタックの範囲が、およそ３０ｃｍより大きいとき、Ｚ軸に沿ったＷＢＣのナチュラルロールオフが、有意な要因になるということである。

さて、ＷＢＣ ＭＡＰスキャンは、ある解剖学的組織においては、２つの部分に分けられる。１つは被検体に依存する部分で、波長効果、おそらくは被検体内の若干の減衰に由来する。第２の部分は、ＷＢＣコイル自体のフィールド設計、特に、ｚ軸依存性に由来する。

そこで、効果的なＴＸフィールドまたはＲＸフィールドのモデルを望ましくは修正し、ｚに沿った乗算項を含める。Ｚ依存性を多項式によって近似化する。多項式の係数を、電磁モデルを適合させることによって選択する。電磁気のモデル化データをプロットして、一連のｚ位置に対する各スライス位置の平均値を得る。すなわち、ラージＦＯＶとすることで、Ｚ軸に沿ったＷＢＣのナチュラルロールオフによりＦＯＶ辺縁部に生じる輝度の低減を補正するために、３次元幾何学的モデルは、複数の空間的な依存項を含み、依存項のそれぞれが、取得された感度マッププレスキャンデータに独立的に適合する振幅値を含む。図６は、各水平面位置（ｚ軸方向の位置）でＢ１ ＴＸを平均化するための６次多項式適合を示す図である。図６では、各水平面位置でＢ１ ＴＸを平均化するための多項式適合を示す。多項式が６次になり、奇数項および偶数項の両方を含むとき、その多項式は、１％未満の誤差耐性に適合できる。

単に乗算可能な電磁場内において２つの別個の要素を有することは厳密には正しくない。モデルの第一の部分は、（まるで外部コイルが非常に均一な磁場を作り出すかのように）被検体に起因するシェーディングとして現れると記述されてきた。モデルのもうひとつの部分は、（まるで被検体が存在せず、ただ空気か真空が存在して無負荷の状態であるかのように）ＷＢＣコイルのロールオフとして現れると記述されてきた。従って、２つの項は、単純に「乗算」されてきた。このことは、マクスウェルの方程式に関して、厳密には正しくない。印加された磁場の形状が変化するとき、被検体の負荷減衰および波長効果に対する歪曲の形状もまた変化する。２つの要因は、物理的に独立していない。しかし、これは単にモデルであり、最小二乗適合のための形状として単に使われているので、完全に正確な物理的関係に適合する必要はない。送信場が、主にｚに沿って不均質ロールオフを有する間に、被検体に適合するモデルの部分が適用される場合を考える。その影響は、磁場へのわずかに異なる形状関数である。しかし、それは構わない。適合工程は、実際の実験状況に適合できるように、最良状態で実行されるであろう。

あるモデルは、ＷＢＣの不均質性がＺの関数であると想定されてきた。繰り返すが、これは厳密には真実でない。磁場が、Ｚにおいて均一でないならば、ＸおよびＹにおいてもまた不均一であるにちがいない。どれほど多くの不均一性がＸおよびＹに存在するかは分からない。平均磁場値は、ｚ位置ごとに生成される。実際のＷＢＣ Ｂ１ ＴＸ磁場およびＷＢＣ Ｂ１ ＲＸ磁場が、この単純なｚの関数からどれだけずれているかを確認するための改善は可能であろう。この改善は、おそらく、ＦＤＴＤ数値モデルのような電磁モデリングを用いて行うことができるであろう。

基本的なＷＢＣコイル導体の形状を調査すれば、ｚ軸に沿った対称性がある。磁場はｚ軸の周りで対称形であると推測できる。コイルを記述する多項式は偶数項のみを有すると推測できる。しかし、実際のデータは、これが真実でないことを示す。一端に供給されるコイルおよびその端部から抵抗損失を伴って伝播される電圧／電流についての若干の詳細によって、磁場はまた若干の非対称の構成要素も有することになる。望ましくは、磁場の非対称部分（すなわち、ｚ多項式の奇数べき項）を使用して、誤差１％よりも正確な適合を得る。奇数べきの係数は、偶数項より弱いが、よく適合する。コイル磁場パターンは、２、３パーセントの非対称項を含む場合がある。

第２の処理要素について、以下説明する。これらの方法のうちのいずれかに対するＲＸ補正係数は、ほぼＡＣＭＡＰプレスキャンピクセルをＷＢＣ ＭＡＰプレスキャンピクセルで除算した比率である。腰椎イメージングの場合、ＲＸ ＡＣが脊椎ＡＣであり、前方コイルが使用されないとき、ＲＸゲインは、画像全体にわたって約２０対１または３０対１の率で変動できる。非常に高いＲＸ＿補正係数は、局部的にノイズに大量のゲインを与える。すなわち、前方コイルが使用されないときには、脊椎ＡＣから遠い前方部分からの受信信号が低いにも関わらず、従来の輝度補正や、上記の輝度補正が行なわれると、前方部分の輝度が過度に明るくなってしまう。この過度のノイズは、放射線科医が通常診断を試みる部位にはないが、画像全体を「醜く」する。

従って、腰椎などの事例に対しては、望ましくは、以下の追加の処理機能を加える。図７Ａは、未補正の画像を示す図であり、図７Ｂは、ゲインまたはノイズが制限されていない補正画像を示す図であり、図７Ｃは、ゲインおよびノイズが制限されている補正画像を示す図である。

図７Ａおよび図７Ｂは、ＲＸおよびＴＸ効果に対する未補正画像および補正済画像を示すが、ゲイン係数は制限されておらず、またノイズ増幅も制限されていない。図７Ｂの点線で囲まれる部分は、補正済画像の過度の画像ノイズの部位を示している。図７Ｃの画像は、ＲＸおよびＴＸ効果に対してゲインおよびノイズ増幅の量に対する制限を含む補正がされていて、過度の画像ノイズは効果的に除去されている。

図８は、実施形態による腰椎画像に対するＲＸ補正係数の等高線プロットである。

ゲインおよびノイズ増幅を制御する１つの可能な方法は、以下の通りである。
（１）ＲＸ補正係数の中間結果の値のヒストグラムを生成する（補正係数を画像とみなす）。
（２）次に、ヒストグラムにカットオフ値を定義し、それによって、ピクセル数のほぼ半数は、そのカットオフ値を下回るＲＸ補正値を有するようになる。このための１つのアルゴリズムは、ヒストグラムの積分値を生成することである。
（３Ａ）ＲＸ補正係数を適用するとき、あるピクセルでの係数値が、カットオフより小さい場合、対象画像の補正には通常のＲＸ補正係数を使用する。
（３Ｂ）ＲＸ補正値がカットオフ値を越えるとき、完全な補正係数で補正しない。その代わりに、補正は、そのピクセル位置における新しいカットオフ値によって乗算するだけに限定する。

図９は、ＲＸ補正係数のカットオフレベルパラメータのグラフ描出を示す図である。図９では、ＲＸ補正係数のために標本のヒストグラムを使う。標本の腰椎画像（図７と同じ画像）では、脊椎の解剖学的領域のＲＸ補正係数は、約０．６〜約１．５の間である。しかし、前方領域では、ＲＸ補正係数の範囲は、おおよそ２．０〜１１．５である。補正ＭＡＰのピクセル輝度のヒストグラムを生成し、その正規化積分値を図９に示す。適切なカットオフレベルを、縦軸に示すように選択する。この例では、カットオフレベルを０．５５とすることで、カットオフパラメータは、約１．７の値を有する。次に、この値は、ＲＸ補正係数に対する制限として使用できる。これにより、ＲＸ補正係数が１．７以上となる部分については、輝度を過度に増加させる輝度補正が行なわれなくなる。

これまで記述したように、ＲＸ補正は、背景ノイズのテクスチャに不要な変動を導入するおそれがある。日常的にＭＲＩ画像を見たり解釈したりする医者は、ＭＲＩ画像の特定の様相に慣れている。ＭＲＩによる解剖学的組織画像の臨床的解釈を直接的に妨げないが、背景における疑似テクスチャなどの他の様相もまた、ＭＲＩ画像に慣れている医者に対して著しいかく乱となる可能性があり、画像の根源的な品質に保証されない疑いさえ投げかける恐れがある。従って、背景の疑似テクスチャを減らすことは、非常に有用である。この変動を除去する手順をこれから説明する。

変動の主要源は、ＭＡＰスキャンの比率を形成する際、特に、
「ＲＸ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿ｍａｐ＝ｍａｐ＿ＷＢＣ／ｍａｐ＿ＡＣ」
または、
「ＲＸ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿ｍａｐ＝平滑化（ｍａｐ＿ＷＢＣ）／平滑化（ｍａｐ＿ＡＣ）」
または、本実施形態で求められる「ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ」を用いた
「ＲＸ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿ｍａｐ＝平滑化（ｍａｐ＿ＷＢＣ）／（ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ＊平滑化（ｍａｐ＿ＡＣ））」
の際に生じる。

被検体の解剖学的組織の外側では、信号はゼロであるが、基本的なＭＡＰスキャンは、ノイズおよびおそらく雑多なアーチファクトを含む。一般に、このノイズは、複素再構成のガウス形であり、実数部と虚数部の両方に発生するが、よくあるように、再構成が強度画像を作り出すとき、ＭＲＩで周知のように、複素ガウスノイズは、ライス分布に変換される。単純化のために、強度ＭＡＰ画像のＲＭＳノイズレベルを約「ｓ」と仮定する。次に、ノイズの統計的分布を、一般におそらく約０．３×ｓ〜１．７×ｓの範囲に及ぶものと大まかに特徴づけてもよいが、わずかのピクセルは、比較的大きい変動を伴った状態で観察される。これは、単に、ノイズの大まかな略画推定であるが、説明の目的としては有用である。

次に、２つのＭＡＰを除算して形成される比率を観察する。該比率は、「０．３×ｓ／１．７×ｓ＝０．１７６．．．」〜「１．７ｘｓ／０．３ｘｓ＝５．６６６．．．」の近似範囲内のいくつかの値を含む。従って、該比率の全部の値は、０．１７６〜５．６６６の近似範囲の比率、あるいは、ところどころのピクセルがより極端な値さえとる状態で、約３２：１の範囲係数に及ぶと推定される。

（上で約３２：１と推定した）範囲係数比率は、実はｓの値から独立しているという事実から分かるように、７ｘ７カーネルによるなどの平滑化は、信号領域のノイズの相対的影響を減らす観点からは非常に貴重であるが、わずかのノイズの変動は低減されない。

しかし、ここで留意すべきは、ＭＡＰスキャンにおける空間変動は、ＭＡＰスキャン、または（平滑化を使用した場合）平滑化されたＭＡＰそうさスキャンの分解能に匹敵する局所相関関係を示すことである。通常、これらのＭＡＰスキャンは、補正される対象画像より低い分解能になる。従って、計算された補正比率ＭＡＰは、主として、ＭＡＰスキャンが主にノイズを標本抽出する領域で、２、３ピクセルの距離にわたって局所相関関係を示す。

ここで、相互関連している背景ノイズを減らすための手順を説明する。該手順は、望ましくは、２つの一定のパラメータで組み立てられる。「ｎ」と記述される第１のパラメータは、後段の正則化値に対する閾値を設定する。好ましくは、ＲＭＳノイズレベルを、（平滑化前か平滑化後に）使用されるｍａｐ＿ＷＢＣピクセルおよびｍａｐ＿ＡＣピクセルに対して推定するとよい。再度の単純化のために、これらの値を「ｓ＿ｗｂｃ」および「ｓ＿ａｃ」、または、更なる単純化のために、両方とも、単に「ｓ」と仮定する。

第２のパラメータ、「ｂ」は、背景抑制の効果的レベルを設定する。次のステップでは、ＭＡＰスキャンがノイズの領域に陥り、「ｎ」で記述された閾値で規定されるとき、比率が、約「１／ｂ」値をとるようになる動作が実行される。その上この動作は、滑らかに変動して、ｗｂｃおよびａｃが局所的に平滑であるならば、抑制動作もまた平滑となり、疑似の境界線や構造体を挿入しないという好ましい特性を有する。

ここで留意すべきは、関数「ｗｂｃ＿正則化＝（ｗｂｃ^２＋（ｎ＊ｓ＿ｗｂｃ）^２）の平方根」および「ａｃ＿正則化＝（ａｃ^２＋（ｂ＊ｎ＊ｓ＿ａｃ）^２）の平方根」は、以下の好ましい特性を有する。ｗｂｃが、（ｎ×ｓ＿ｗｂｃ）よりいくぶん大きいとき、ｗｂｃ＿正則化は、ｗｂｃと略同じである。ｗｂｃが、（ｎ×ｓ＿ｗｂｃ）よりいくぶん小さいとき、ｗｂｃ＿正則化は、大まかに一定値（ｎ×ｓ＿ｗｂｃ）をとる。同様に、ａｃが、（ｂ×ｎ×ｓ＿ａｃ）よりいくぶん大きいとき、ａｃ＿正則化は、ａｃとほぼ同じである。ａｃが、（ｂ×ｎ×ｓ＿ａｃ）よりいくぶん小さいとき、ａｃ＿正則化は、大まかに一定値（ｂ×ｎ×ｓ＿ａｃ）をとる。図１０Ａ〜Ｇは、実施形態による正則化閾値関数、および結果として生じる背景パターン抑制のグラフ描出を示す図である。上記の制限関数を使う前に、画像化ノイズのパターンを最小化するために、この関数の正則化閾値関数の例として図１０Ａ、図１０Ｂ、および図１０Ｃを参照のこと。

最後に、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿正則化＝ｗｂｃ＿正則化／ａｃ＿正則化」、または、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿正則化＝ｗｂｃ＿正則化／（ａｃ＿正則化＊ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ）」の結果を考察する。

単純化のために、「ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ」の影響を無視すると、分かることは、ｗｂｃおよびａｃがノイズに比べて大きいとき、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿正則化」は、（ｗｂｃ／ａｃ）に近い値を有することである。ｗｂｃおよびａｃがノイズと比較して大きいとき、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿正則化」は、（ｓ＿ｗｃ／（ｓ＿ａｃｘｂ））または（ｓ／（ｓｘｂ））に近い値、または、丁度（１／ｂ）を有する。そして、ｗｂｃまたはａｃの値が、中間にあるとき、ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｒａｔｉｏ＿正則化は、滑らかで連続的な変動を維持し、従って、疑似の境界線は作られない。

要約すると、効果的に背景を定義するパラメータ「ｎ」と、背景を抑制するために使用される輝度増加係数を効果的に定義する係数「ｂ」とを使用して、補正アルゴリズムを、背景に対して強化できる。ｂ＝１の場合、背景の疑似の相関関係または構造体または変動は、除去される。しかし、背景の平均強度は、明確に低減されない。ｂが１より大きい係数になるように選ばれた場合、「ｎ」からソフトカットオフによって定義されるように、背景の全体的な抑制が生じる。留意点としては、これらの計算を単純化して、必要なら、より少ない近似値やより良好な精度で行うことができることである。しかし、そうすることは、特に貴重ではない場合があるが、それは、背景の様子が、画像ゴースト、運動アーチファクト、点像分布関数などの存在によって、最初に仮定されたノイズ統計情報に正確に追従しない場合があるからである。

（他の特定のアルゴリズムパラメータ選択と併用した）テストによって明らかになったことは、「ｎ」値を３．０または４．０前後、「ｂ」値を１．５または２．０前後にすれば、良好な工学的妥協を得ることができ、画像における背景上の効果はよりクリーンでいくぶん小さい程度となるが、解剖学的組織上の効果はほとんど知覚できない程度になるということである。

更なる留意点としては、この補正は、対象画像に関連するノイズ（および信号）が補正のために抑制されるという前述のノイズ抑制には全く依存しないことである。ここで、ＭＡＰ走査に関連するノイズは、抑制される。

図１０Ｃは、背景の正則化の効果を簡素化した例を表す。水平軸は、ｗｂｃまたはａｃである。上方の曲線は、図１０Ａと同じｗｂｃ＿正則化の例である。中間の曲線は、図１０Ｂと同じａｃ＿正則化の例である。下方の曲線は、ａｃおよびｗｂｃがほぼ同等になるように倍率変更され、（かつ、ａｃおよびｗｂｃがノイズの前に示される）特別な単純化事例に対する背景のノイズ低減の効果を示す。「ｎ×ｓ＿ｗｂｃ＝１．０、および、ｂ×ｎ×ｓ＿ａｃ＝２．５」の場合、ａｃおよびｗｂｃが、１．０と比べて小さいとき、正則化比率は、約０．４（＝１／２．５）であり、ｗｂｃおよびａｃが、２．５より大きいとき、正則化比率は、約１．０である。この例では、正則化比率が、ＭＡＰ走査のノイズ特性規模から見てそれほど多くの疑似構造体なしで十分に作用することと、未補正の対象画像内に存在する背景の０．４までの近似低減を有することとを期待できる。

顕著な改善の例として図１０Ｄ〜図Ｇを参照すると、図１０Ｄを図１０Ｅと比較し、かつ、図１０Ｆを図１０Ｇと比較することで、背景ノイズの疑似構造体などが本補正により抑制されている。なお、図１０Ｄは、「背景正則化なし」の画像であり、図１０Ｅは、「ＭＡＰスキャンデータから求めた比率の正則化および抑制」が行なわれた画像である。また、図１０Ｆは、「背景正則化なし、ただし、背景強調のためのウィンドウおよびレベル変換あり」の画像であり、図１０Ｇは、「ＭＡＰスキャンデータから求めた比率の正則化および抑制、ただし、背景強調のためのウィンドウおよびレベル変換あり」の画像である。このように、背景画像ノイズの疑似構造体、および背景ノイズの全体的なレベルの両方または一方は、ノイズの関数として、感度マッププレスキャンデータ、または感度マッププレスキャンデータの比率を正則化することによって低減される。

第３の処理要素について、以下説明する。頸椎（Cspine：cervical spine）で第１の評価のために選ばれた幾何学的モデルは、頭部の３Ｄガウス形、プラス、首部下部および胸部上部のｚ軸に沿った１Ｄガウス形（プラス定数）である。

図１１Ａは、未補正の頸椎画像を示す図であり、図１１Ｂは、補正された頸椎画像を示す図である。いくつかの例を図１１Ａおよび図１１Ｂに示す。図１１Ａおよび図１１Ｂを比較すると、図１１Ｂでは、頭骨からより遠い椎体でのより良好な整合性がある。図１２は、ＴＸまたはＲＸ補正ＭＡＰの等高線プロットである。

図１２は、正中コロナル面またはサジタル面に対するＴＸ＿または＿ＲＸ補正ＭＡＰの等高線プロットを表す。軸ラベルは、３２０ｘ３２０マトリックス対象画像のための単純なピクセル数である。

２つの形状の構成要素に対するｚ位置の最初の推定値が生成されると、最適化は十分収束し、これらの関数の最適化適合により最初のテストデータセットに良好なモデルが得られる。２つの形状の構成要素に対するｚ位置の最初の推定値とは、具体的には、頭部のｚ位置における中心位置、および、首部のｚ位置における中心位置である。頸椎モデルは、頭部モデルと比べて２つの重要な変化を有する。第１には、首部の増加した輝度に対する追加項が含まれる。第２には、２つのガウス形の最初の位置を推定するために、新しい計算が導入される。

前提となっていることは、どの方向が頂頭部を指すか、どの方向が足を指すかが分かるように、感度ＭＡＰプレスキャンの全体的な配向が十分記述されていることである。

次に、頭部および首部が位置している場所を推定するために、何らかの目印が必要である。感度ＭＡＰプレスキャンによってどれほど多くの解剖学的組織が網羅されるかは分からないので、頭部の真の頂部の位置を特定できると想定することは安全ではない。それよりむしろ、首部から肩部へ移行する場所を最も実際的な目印とするとよい。図１３は、ＷＢＣ感度プレスキャンＭＡＰのコロナルＭＩＰの左右の境界線のグラフ描出を示す図である。また、図１４は、頭部および肩部のカットオフ幅を示す図である。また、図１５は、最良の頭部／肩部カットオフ位置を示すプロットを示す図である。

肩の頂部の位置の推定は、以下のように行うことができる。ＷＢＣ ＭＡＰ画像を、Ｙ方向に沿ってＭＩＰ画像（最大値投影画像）で投影する。次に、（ＷＢＣプレスキャンＭＡＰのコロナルＭＩＰの左右の境界線を描出している）図１３に描出されているように、解剖学的組織の近似境界線を発見するために、このコロナル投影を左からおよび右から通過させる。左の境界線と右の境界線との間の差として、幅を計算する。図１４に描出されるように、頭部より広いが、肩幅より狭いと想定されるカットオフ幅を推定する。（図１４は、ＷＢＣ高感度予備走査ＭＡＰのｚピクセルの関数としてのｘに沿った幅と、頭部を肩部から区別するためのカットオフ幅とを描出している。ただし、この例では、ｘに沿った全ＦＯＶは６４ピクセルであり、カットオフ幅は４２ピクセルである。）次に、頭部幅から肩幅を区別する最良の位置を発見するために、Ｚに沿った位置をテストする。その最良の位置は、図１５に描出されるように、頂肩部と推定される部分である。

ｚに沿ったテストカット位置の関数として、最良のカット位置を図１５に描出する。異なるｚピクセル位置の関数として、肩から頭部を区分する最良の位置を決定する必要がある。縦軸は、カットが、広い肩から狭い頭部を適切に区分できないと思われる「悪い幅」の数値である。テストカット位置の頭部側の幅が広すぎる場合、またはテストカット位置の肩側のテストカットが狭すぎる場合、悪い幅と分かる。横軸は、ｚに沿ったピクセルによるカット可能な位置である。ここで、最小値は、ｚ＝４３ピクセルインデックスに発生している。従って、ｚ＿インデックス＝４３を頂肩部の位置目印、すなわち、どこからが頭で、どこからが肩かの境界の位置目印として使用する。

最後に、頭部の不均一性パターン（３Ｄガウス形）の中心を、肩部の上方約１０〜１２ｃｍに置く。首部および身体の不均一性パターン（ｚ上の１Ｄガウス形）の中心を、肩部の下方約４〜６ｃｍに置く。これらは、パラメータのネルダーミード最適化のための初期推定値として使用できるし、使用してもよい。以上の処理を簡潔に記載すると、ＷＢＣ ＭＡＰ画像のＭＩＰ画像からエッジを検出し、同一スライスにて検出された２つのエッジの幅を算出する。そして、各スライスのエッジの距離（幅）から、頭部と肩部との境界部となるスライス位置を求め、求めたスライス位置から頭部の中心位置と首部の中心位置を求めて、最適化処理の初期値とする。

腹部モデルと同様、頸椎モデル（cspine model）では、ＷＢＣ ＭＡＰボリュームスキャンは、定数、プラス脳を覆う３Ｄガウス形、プラス、首部を覆う１Ｄガウス形に適合する。以下、頚椎モデルを示す。

ｍ＝ｃ1＋ｃ２＊ｅｘｐ（−０．５＊（（（ｘ―ｃ３）＊ｃ６＿ｒｅｃｉｐ）^２＋（（ｙ−ｃ４）＊ｃ７＿ｒｅｃｉｐ）^２））＋ｃ９＊ｅｘｐ（−０．５＊（（ｘ―ｃｌ０）＊１１＿ｒｅｃｉｐ）^２）

ここで、「（ｘ−ｃ３）＊ｃ６＿ｒｅｃｉｐ」の代わりに「（ｘ−ｃ３）／ｃ６」のような項を使用することは、より自然であると思われるかも知れないが、それは、ｃ６が標準偏差に類似した、または、「ｆｕｌｌ＿ｗｉｄｔｈ＿ｈａｌｆ＿ｍａｘ／２」に類似した素晴らしい身体的な意味を有し、かつ、ｃ６が長さの自然な単位を有すると考えられるからである。しかし、「／ｃ６」の代わりに「＊ｃ６＿ｒｅｃｉｐ」を用いることによって、特に、最適化エンジンにとっては、ｃ６を巨大化させるより良いのだが、ｃ６＿ｒｅｃｉｐが非常に小さくなるとき、最適化はより安定的になると思われる。ｃ７＿ｒｅｃｉｐおよびｃ８＿ｒｅｃｉｐの場合も同様である。

最適化では、ｃ１、ｃ２、ｃ５、ｃ６＿ｒｅｃｉｐ、ｃ７＿ｒｅｃｉｐ、ｃ９、ｃ１０および、ｃ１１＿ｒｅｃｉｐを探索する。ｃ１、ｃ２は、正であると考える。

（ｃ１＋ｃ２）は、約１．０である。

探索のための推奨初期値は、以下のとおりである。

ｃ１ ＝ ０．２５
ｃ２ ＝ １．０２−ｃ１
ｃ３ ＝ ｘ＿ｃｅｎｔｅｒ＿ｏｆ＿ｍａｓｓ
ｃ４ ＝ ｙ＿ｃｅｎｔｅｒ＿ｏｆ＿ｍａｓｓ
ｃ５は、肩部目印の計算から得られる。
ｃ６＿ｒｅｃｉｐ ＝ ４．０／（ピクセルによる走査のｘ幅）
ｃ７＿ｒｅｃｉｐ ＝ ０．８＊ｃ６＿ｒｅｃｉｐ
ｃ８＿ｒｅｃｉｐ ＝ ｃ６＿ｒｅｃｉｐ
ｃ９ ＝ ．０３５
ｃ１０は、肩部目印の計算から得られる。
ｃ１１ ＝ １２．０

頭部３Ｄ項（ｃ５）用および首部１Ｄ項（ｃ１０）用の初期ｚ位置を推定するには詳細な計算が必要である。これらの計算は、重要であるといえる。好適な初期値を有することは、ローカルミニマム（局所最小点）の検出を防ぐ１つの方法である。好適な初期値を有しない場合、頭部項および首部項が、逆位置になる恐れがあるという理論的危険性がある。原則として、頭部項の輝度パターンは、被検体の首部に位置する可能性があり、あるいは、首部項の輝度パターンが被検体の頭部に位置する可能性がある。あるいは、その両方が起こる可能性もある。これらのエラーはいずれも、最適化探索において非常に安定した局所最小点を有することになるが、これは正しくないだろう。好適な初期値はまた、計算時間も短縮させることになる。

初期位置ｃ５およびｃ１０のための計算の考え方は、肩部がある位置である被検体上の目印を探すことである。また、この作業をより確実に行うためには、どちらの方向が頭部であり、どちらの方向が足部身体肩部であるかを知るために、被験者位置決め情報を使用する。

図１３および図１４は、ｃ５およびｃ１０の初期化値の位置を例示する。ＬＲ被検体方向（被検体の左右方向）に被検体全体にわたる「幅」を生成すると、図１７の第１疑似コードで示されるものに似た曲線が得られる。図１７は、第１コードの一例を示す図である。

そして、広い肩部および身体と狭い頭部および首部との間で最良の区分ができる位置を発見するために、ｗｉｄｔｈ＿ＬＲアレイを調べる。上の図１５および図１８の第２疑似コードを参照のこと。図１８は、第２コードの一例を示す図である。

最後に、この目印の上方および下方の標準距離を移動させることによって、ｃ５およびｃ１０の初期値を設定する。図１９にｃ５およびｃ１０の初期値を設定するためのコードの一例を示す。図１９は、第３コードの一例を示す図である。

（ｘ，ｙ，ｚ）に対して、および、（ｃ６＿ｒｅｃｉｐ，ｃ７＿ｒｅｃｉｐ，ｃ８＿ｒｅｃｉｐ）に対して、異なる倍率変更を使用できる。（ｘ，ｙ）がｃｍの場合、（ｃ３，ｃ４）もまたｃｍであり、（ｃ６＿ｒｅｃｉｐ，ｃ７＿ｒｅｃｉｐ）は、 １／ｃｍである。（ｘ，ｙ）が、ｍｉ＿ｉｓｏ＿ｇｅｏｍのサイジングのピクセルインデックスである場合、（ｃ３，ｃ４）もまたピクセル刻みであり、（ｃ６＿ｒｅｃｉｐ，ｃ７＿ｒｅｃｉｐ）は、１／（ピクセル）である。このように、第３の処理要素において、頚椎モデルを一例とする３次元幾何学的モデルは、画像内に少なくとも１つの所定のモデル特徴を位置付けるための画像特性検出によって誘導される。ここで、画像特性検出は、モデル特徴の位置が決定される目印として、頭部首部の解剖学的組織から肩部の解剖学的組織への移行部で増大する被検体の幅を検出し利用することを含む。

ｚ−ロールオフ機能を頸椎モデルに加えた場合、適合を少し良好にできる場合がある。一般的には、図６で分かるように、ｚ位置が、アイソセンターから＋／−１２ｃｍ以上広がらないとき、ロールオフ項は、１０％未満の値を有することができる。

第４の処理要素について、以下説明する。簡単な概念実証によって、例えば、３Ｔのシステムの本撮像においてＡＣを受信コイルとして使わずに、ＷＢＣを受信コイルとして使うとき、この新しい輝度補正によって画像を改善できることが分かる。

原則的には、以前の輝度補正の場合、ＷＢＣ−ＲＸ画像の補正の試みができたとしても、何も起こらない。その理由は、補正ＭＡＰが、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｏｌｄ＝（ｗｂｃ受信コイルｍａｐ）／（画像受信コイルｍａｐ）」の比率の関数だからである。しかし、画像受信コイルが、何らかのＡＣでなくＷＢＣそれ自体であるとき、この比率は、どこでもほとんど正確に１．０となり、画像は不変であるという結果となる。

しかし、新しい補正によって、幾つかの中央明度（または中央暗度）といったＲＸおよびＴＸ空間的不均一性は除去されるので、新しい補正によって、画像の改善はできる。

原則の証明として、幾つかの「ＷＢＣ ＲＸ対象画像」を収集した。（ＡＣボリュームおよびＷＢＣボリュームの両方をインタリーブして標準的なプレスキャンＭＡＰを収集したが、ＡＣプレスキャンＭＡＰ部分は全く使用しなかった。）その後、「ＷＢＣ ＲＸ対象画像」を補正した。ところで、補正は２か所である。

改善されたＲＸ補正の第１部分は、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｎｅｗ＝（ｗｂｃ受信コイルｍａｐ）／（画像受信コイルｍａｐ×ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ）」である。これを、「ｒｘ＿ｃｏｒｒ＿ｎｅｗ＝１．０／（ｔｘ＿ｒｘ＿ｍａｐ）」と単純化する。
また、ＴＸ補正も第２の部分として実行する。図１６Ａは、未補正のＷＢＣ＿ＲＸ事例画像を示す図であり、図１６Ｂは、補正されたＷＢＣ＿ＲＸ事例画像を示す図である。

単純な概念実証の事例画像を図１６Ｂに示す。図１６Ａは、未補正のＷＢＣ ＲＸ事例画像である。しかし、図１６Ｂは、補正されており、幾つかの中央暗度は明らかに除去されている。補正によって、全シェーディングアーティファクトの１／２未満は除去されている（しかし、これを数値化することは、誤差または偏差を測定できる優れた標準基準がないので、ほとんど不可能である）。

ＷＢＣ−ＲＸ画像の輝度補正を可能にする１つの方法は、ＭＡＰスキャンの形式がＷＢＣだけで得られるようにすることである。

以上、説明したとおり、実施形態によれば、磁気共鳴イメージングのＲＦシェーディング不均一性に対する空間的輝度補正を行なうことができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

９ 被検体
１０ 架台
１１ 被検体テーブル
１２ 静磁場磁石（Ｂ_０磁石）
１４ Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁場コイルセット
１６ 全身ＲＦコイル（ＷＢＣ：Whole Body Coil）アセンブリ
１８ 撮像対象ボリューム
１９ アレイＲＦコイル（ＡＣ：Array Coil）
２０ 互いに整合された様々な関連システム構成要素
２２ ＭＲＩシステム制御部
２４ 表示部
２６ キーボード
２８ プリンタ
３０ ＭＲＩシーケンス制御部
３２ Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁気コイルドライバ
３４ ＲＦ送信部
３６ 送信／受信スイッチ
３８ ＭＡＰ／ＭＲＩデータ収集プログラムコード構造
４０ ＲＦ受信部
４２ ＭＲＩデータ処理部
４４ ＲＸ／ＴＸ輝度補正画像再構成プログラムコード構造
４６ ＭＡＰ／ＭＲＩ画像メモリ
５０ プログラム格納部

Claims (4)

1. 撮像対象となる被検体のボリュームである撮像対象ボリュームから磁気共鳴イメージングの感度マップデータを取得する取得手段と、
   前記感度マップデータに対して、予め指示若しくは特定されている部位に対応するモデルを適用することにより得られた情報に基づいて、前記撮像対象ボリュームに対応する磁気共鳴イメージングの画像データを対象として、送信ＲＦ磁場不均一性を低減した輝度補正を行なう補正手段とを備え、
   前記補正手段は、ノイズが閾値を超えないように前記輝度補正を行なう空間領域を制限し、制限された空間領域に対して前記輝度補正を行なう、
   磁気共鳴イメージングシステム。
2. 前記補正手段は、前記撮像対象ボリュームの部位に応じて、送信ＲＦ磁場不均一性の低減方法を変更す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システム。
3. 前記補正手段は、前記感度マップデータを撮像した感度マップスキャンと、前記画像データを撮像した診断用スキャンとの撮像条件又は撮像シーケンスが異なる場合、当該感度マップスキャンと当該診断用スキャンとの間で異なる情報に基づいて、前記診断用スキャンの画像データを対象として、送信ＲＦ磁場不均一性を低減した輝度補正を行なうことを特徴とする請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
4. 前記感度マップスキャンはフィールドエコー系の撮像シーケンスであり、前記診断用スキャンはスピンエコー系の撮像シーケンスであることを特徴とする請求項３に記載の磁気共鳴イメージングシステム。