JP6406851B2 - 磁気共鳴システム作動シーケンスの設定方法、磁場分布マップ分析装置、制御シーケンス設定装置、磁気共鳴システムならびにコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、磁気共鳴システム作動シーケンスの設定方法に関する。この場合、磁気共鳴システム作動シーケンスは、磁気共鳴システムから測定領域へ送出される少なくとも１つの高周波パルス列を含み、第１の個数の目下の磁場分布マップを、たとえばＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップを、測定領域のスライスに対して取得し、この磁場分布マップに基づき高周波パルス列を設定する。さらに本発明は、磁気共鳴システム作動シーケンスの設定方法、磁気共鳴システム作動シーケンスの設定方法において用いられる磁場分布マップ分析装置、制御シーケンス設定装置、ならびにこの制御シーケンス設定装置を備えた磁気共鳴システムに関する。

磁気共鳴トモグラフィシステム（略して「磁気共鳴システム」）においては通常、被検体が基本磁場マグネットシステムによって比較的高い基本磁場（いわゆる「Ｂ₀磁場」）に晒され、たとえば１．５テスラ、３テスラまたは７テスラの基本磁場に晒される。これに加えて傾斜磁場システムによって傾斜磁場が加えられる。そして高周波送信システムを介し適切なアンテナ装置によって、高周波励起信号（ＨＦ信号）が送信される。その結果、この高周波場により共鳴励起された特定の原子または分子の核スピンが、基本磁場の磁力線に対し規定のフリップ角だけ傾斜させられる。このような高周波励起もしくは結果として生じたフリップ角分布のことを、以下では核磁化あるいは略して「磁化」とも称する。核スピンが緩和するとき、高周波信号いわゆる磁気共鳴信号が放出され、この信号が適切な受信アンテナにより受信されて、さらに処理される。最終的に、このようにして得られた生データから所望の画像データを再構成することができる。核スピン磁化のための高周波信号（いわゆる「Ｂ₁磁場」）の送出は現在では大抵の場合、装置内で測定空間（患者トンネル）の周囲に定置されたいわゆる「全身コイル」によって行われる。磁気共鳴信号の受信は大抵の場合、患者の体のすぐ近くに配置されたいわゆる局所コイルを用いて行われる。ただし基本的には、磁気共鳴信号の受信を全身コイルによって行うことも可能であり、および／または高周波信号の送信を局所コイルで行うことも可能である。

特定の測定のために、磁気共鳴システム作動シーケンス（以下では略して「作動シーケンス」とも称する）が事前に、送信すべき高周波パルス列（ＲＦパルス列）と、それに対し整合して加えるべき傾斜磁場パルス列（ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向と呼ばれることも多いスライス選択方向、位相コーディング方向、読み出し方向で整合された傾斜磁場パルス）と、さらに別の制御設定とともに生成される。この場合、いわゆる測定プロトコルまたは制御プロトコルにおいて、作動シーケンスに関するパラメータといった多数の制御設定が定義されている。この測定プロトコルを、特定の測定のためにたとえば記憶装置から呼び出すことができ、オペレータがその場で変更できる。その後、測定中、この作動シーケンスに基づき完全自動で磁気共鳴システムの制御が行われ、磁気共鳴システムの制御装置は測定プロトコルから命令を読み出して実行する。

作動シーケンスたとえば高周波パルス列を（測定プロトコルおよび／またはユーザによって）発生させるために、一般に目標磁化たとえば望ましいフリップ角空間分布が設定される。たいていの場合、最小化すべき目的関数を用いた数値最適化手法により動作する適切な高周波パルス最適化プログラムによって、目標磁化が達成されるよう適切な高周波パルス列が計算される。

この目的で一般に、目下の「磁場分布マップ」すなわち目下の被検体と目下の検査装置によって定まる「磁場分布マップ」が必要とされる。このような磁場分布マップとして挙げられるのは、「Ｂ₁マップ（"B₁-Map"）」と「Ｂ₀マップ（"B₀-Map"）」である。「Ｂ₁マップ」は、特定の送信アンテナ素子に対するＢ₁磁場空間分布すなわち送信アンテナ素子の空間的な感度を表し、「Ｂ₀マップ」は空間分解能として、Ｂ₀磁場のオフ共鳴もしくは本来望まれる均一なＢ₀磁場（すなわち本来達成しようとしているラーモア周波数）からのＢ₀磁場の偏差を表す。目下の検査環境における目下の被検体のために実行すべき測定について最適化された作動シーケンスを見つけるために、これらの磁場分布マップが最適化法において考慮される。

その際、目的関数においてＢ₁マップおよびＢ₀マップの情報が用いられる。これによって、たとえば送信アンテナ素子により空間に関して選択的に励起する場合の高周波シミングなどに起因するＢ₁磁場の不均一性ないしは幾何学的歪みと、Ｂ₀磁場の不均一性を考慮し、それらによって磁気共鳴画像の生データに引き起こされる誤りを除去できるように、あるいは少なくとも著しく低減できるようにすることにある。いわゆるパラレル送信法（ｐＴＸ法）の場合、互いに独立した複数の送信チャネルもしくは送信アンテナ素子を介して複数の高周波パルスが送信され、ついでそれら複数の高周波パルスは個々に規定可能な高周波磁場を達成するために測定空間で重畳されるが、殊にこのようなｐＴＸ法の場合には、適切なｐＴＸ高周波パルス列を計算できるようにするために、該当する送信コイルの空間感度と、目下の被検体に関して生じているＢ₀磁場のオフ共鳴に関する情報が、重要な要件となる。

他方、数値最適化プロセスに関わる磁場分布マップのデータ量は、最適化法における計算の複雑さに大きな影響を及ぼす。殊にマルチスライスの適用事例に関わる場合、たとえばｆＭＲＩ法（functional magnetic resonance imaging機能的磁気共鳴画像）、ＤＷＩ法（diffusion weighted imaging拡散強調画像）、ＤＴＩ法（diffusion tensor imaging拡散テンソル画像）法などでは、磁場分布マップによる起因するデータ負荷は最適化法において殊に以下の観点から問題になる。

一つには、多数のスライスのために磁場分布マップつまりＢ₁マップとＢ₀マップを取得するにはかなりの時間がかかり、臨床ルーチンにおける検査時間全体を著しく長くしてしまうことが挙げられる。この問題点は、患者の動きに基づきこの種の磁場分布マップをダイナミックに更新つまり再取得しなければならないときに、いっそう重大になる。

他方、被検体もしくは検査状況に特別に整合させてｐＴＸ高周波パルス列をスライスごとに計算するために計算時間をとるのは受け入れ難い。現在では、単一のスライスのために計算を行うのは、挑戦的なことである。このことは、パルスシーケンスの計算にあたり、たとえば高周波増幅器や傾斜磁場システムなどハードウェアの固有の制約ならびに比吸収率制限（ＳＡＲ制限）を合わせて考慮しなければならないときには、なおさら当てはまる。

個々のスライスごとに１つの固有のパルスシーケンスを計算するのではなく、励起すべきすべてのスライスのために１つの共通の同一のｐＴＸ高周波パルス列を計算して、このパルス列を順次それらのスライスに適用することは、技術的には可能な解決手法である。このような単純化は少なくとも１つの折衷案ではあるけれども、決して最適なものではない。この場合、単純に複数のスライスを互いに結合し、個々のスライスのための固有の最適化を合成して、単一のただし大きな最適化問題とすることができる。しかしながらこのようにすると、数値的に解決すべき最適化問題がたちどころに巨大なサイズに膨れあがり、これは標準的なＣＰＵと標準的なＲＡＭハードウェアによる計算能力を超えてしまう。つまりそのためには特別なハードウェア技術的ソリューションが必要となり、そのことで装置がものすごく高価なものとなってしまう。

DE 10 2012 212 376

W. Grissom等による"Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620-629, 2006 K. Setsompop等による論文"Magnitude Least Square Optimization for Parallel Radio Frequency Excitation Design Demonstrated at 7 Tesla With Eight Channels", Magn.Reson.Med. 59: 908 bis 915, 2008 J.T. Schneider 等による"Inner-Volume Imaging In Vivo Using Three-Dimensional Parallel Excitation", Magn.Reson.Med. 2012, doi: 10.1002/mrm.24381 M. A. Bernstein等による手引書"Handbook of MRI puls sequences", 2004, Elsevier Academic Press H. Fautz等による"B1 mapping of coil arrays for parallel transmission", ISMRM, 2008

したがって本発明の課題は、磁場分布マップを考慮して磁気共鳴システムの作動シーケンスを設定する際に、既述の問題点を回避できるようにするかまたは少なくとも著しく小さく抑えることができるようにすることである。

本発明によればこの課題は、請求項１記載の方法、請求項１２記載の磁場分布マップ分析装置、ならびに請求項１３記載の制御シーケンス設定装置によって解決される。

上述の磁気共鳴システム作動シーケンスもしくは高周波パルス列を設定するための本発明による方法によれば、冒頭で述べたように、そのつど第１の個数の目下の磁場分布マップたとえば既述のＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップが、測定領域の複数のスライスに対して取得される。同様に、この磁場分布マップに基づき、有利には適切な高周波パルス最適化法において高周波パルス列が設定され、たとえば公知の数値最適化法によって設定される。ここで磁場分布マップとは、常に２次元あるいは３次元の画像のことであり、それらの画像において画素すなわち個々のピクセルまたはボクセルが、個々の場所における個々の磁場ないしは磁場偏差を表す値を有する。

本発明による方法の第１の実施形態によれば、ただしこれは従来とは異なるのであるが、第１の個数の目下の磁場分布マップが所定の取得パターンに基づき取得される。この取得パターンによれば磁場分布マップは、第１の個数の「磁場分布代表スライス」（以下では略して「代表スライス」とも称する）に対してのみ決定される。このような代表スライスは、それらの代表スライスについて決定された磁場分布マップが、予め定められた最適化基準に照らしてみると、第２の個数のスライスの磁場分布マップを表すないしは代表するように選択される。ただしこの第２の個数のスライスは、第１の個数の磁場分布マップ代表スライスの個数よりも多い。

ここで予め定められた最適化基準を、たとえば類似性の尺度ないしは類似度とすることができる。このような類似性の尺度もしくは類似度とは、規定された関数関係のことであり、これによってそれぞれ異なるスライスの２つの磁場分布マップ間の類似性を記述することができ、すなわちそれぞれ異なるスライスの２つの磁場分布マップが、定義された類似性尺度に照らして互いにどの程度隔たっているのかを表すことができる。あとで詳しく説明するように、この目的で特定の「コスト関数」を使用することができ、これを用いて２つの磁場分布マップ間の偏差を規定ないしは捕捉することができる。

本発明による方法の第２の実施形態によれば、取得された磁場分布マップに基づき、所定数の磁場分布代表マップ（以下では略して「代表マップ」とも称する）が決定される。この磁場分布代表マップは、予め定められた最適化基準に照らしてみれば、第１の個数の取得された磁場分布マップを表すないしは代表するものである。ついでこの代表マップに基づき高周波パルス列の決定が行われ、この場合も代表マップの個数は、取得された磁場分布マップの個数である第１の個数より少ない。換言すればこの第２の実施形態の場合、最初は比較的多くの個数の磁場分布マップが取得されるけれども、その個数は次に、最適化基準（たとえばすでに挙げた類似度）が考慮されながら低減され、つまり代表マップの個数まで低減される。

それらの代表マップを単に磁場分布マップの部分集合としてもよいが、磁場分布マップから特別に形成された新たな代表マップとすることもでき、たとえば最も簡単なケースでは代表マップがそれぞれ画素ごとに、最適化基準に従い代表マップによって表される磁場分布マップの平均値から形成されるようにしてもよい。

これら両方の変形実施形態による方法の基礎をなす着想は、磁場分布マップの期間全体が、以下のようにして短縮されることにある。すなわち、最初に最適化基準たとえば類似度が決定され、次に（第１の実施形態によれば）規模が低減された磁場分布マップだけが取得され、あるいは（第２の実施形態によれば）所定数の磁場分布マップがそれよりも少なくされた個数の代表マップまで低減されるのである。これら両方のケースにおいてともに配慮されるのは、代表スライスに対して取得された低減された個数の磁場分布マップつまり代表マップが、所定の最適化基準に照らしてみて、本来必要とされる個数の磁場分布マップ（たとえばスライスごとにそれぞれ１つの固有の磁場分布マップ）を最適に表すようにすることである。あとで詳しく示すようにこのような手法によって、必要とされる磁場分布マップのためのデータ量を、品質をさして劣化させることなく、著しく小さくすることができる。

本発明による方法のどの実施形態を用いるのかによるけれども、第１の実施形態により提案されているように僅かな磁場分布マップを取得するだけでよいことから、本発明による方法は、磁場分布マップの取得時にすでに効果を発揮することができる。ただしいずれにせよ最低限のこととして、僅かな計算の手間しかかけずに高周波パルス列の計算を実施することができる。なぜならば、入力データとして高周波パルス列計算のための最適化法に関与する代表マップの個数が、そうでなければ用いられることになる磁場分布マップの個数よりも低減されるからである。

有利には、両方の実施形態を組み合わせて適用することも可能である。つまりたとえば、目下の磁場分布マップを取得するときにすでに所定の取得パターンを使用することによって、第１の個数の代表スライスに対する磁場分布マップだけを決定し、取得されたそれらの磁場分布マップに対し分析を実施し、それらの磁場分布マップがやはりいっそう少ない個数の磁場分布代表マップによって、所定の最適化基準が遵守されるよう、たとえば最適化基準に鑑み定義された規定のコスト値または誤差値を上回ることがないよう、適切なかたちで表されているか否かを判定するのである。このような二段階の方法をとることによって、殊に磁場分布マップを取得する際にすでに、煩雑さを格段に抑えることができる。それにもかかわらず、たとえば取得される磁場分布マップが少なすぎるといったリスクは生じない。個数が少なすぎるというのは、場合によっては所定の最適化基準からみれば、完全に最適なものではない。これに対し、最適化基準に照らしてみると、最適な個数よりも多くの個数の磁場分布マップが取得された場合には、代表マップまでさらに低減することができ、これによって高周波パルス列を設定するための計算プロセスにおいて、最適な個数の代表マップのみによって処理が行われるようになり、そのため計算の手間が最小限に抑えられる。

本発明による磁場分布マップ分析装置はまず第１に、第１の個数の磁場分布マップを捕捉するための、たとえばＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップを捕捉するための、入力インタフェース装置を有している。本発明による方法のいずれの実施形態を実施するのかに応じて、目下の被検体に対し取得された磁場分布マップを対象とすることもできるし、あるいは複数の被検体たとえば多数の患者または被験者の磁場分布マップとすることもできる。その目的は、それらをテストデータとして利用し、ひいては適切な代表スライスを決定するためであり、ついでそれらを本発明による方法の第１の実施形態を実施するための取得パターンにおいて利用する。

本発明による磁場分布マップ分析装置はさらに、磁場分布マップグルーピングモジュールを有している。このモジュールは、捕捉された磁場分布マップに基づき所定数の磁場分布マップクラスタを決定するように構成されており、すなわち磁場分布マップから成るグループまたは代表マップから成るグループを決定するように構成されている。この場合、代表マップは、予め定められた最適化基準に鑑み、第１の個数の取得された磁場分布マップを表すないしは代表するものであり、ここで代表マップの個数は第１の個数の磁場分布マップの個数よりも少ない。磁場分布マップ分析装置はさらにオプションとして、代表スライス決定モジュールを有しており、このモジュールは、磁場分布マップクラスタおよび／または代表マップに基づき、所定数の代表スライスを決定するように構成されている。

さらに磁場分布マップ分析装置は、決定された代表マップおよび／または決定された代表スライスに関するポジション情報を出力するための出力インタフェース装置も有している。そしてこれらのポジション情報はあとで、本発明による方法の第１の実施形態に従い、目下の磁場分布マップを取得するための取得パターンにおいて利用することができる。

本発明による制御シーケンス決定装置はまず第１に、所定数の磁場分布マップを捕捉するための、たとえばＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップを捕捉するための、入力インタフェース装置を有している。この入力インタフェース装置を、制御シーケンスの設定に利用可能なさらに別のパラメータの捕捉に用いることもでき、たとえばｋ空間トラジェクトリーの目標磁化もしくはｋ空間トラジェクトリータイプなどを受け取るために用いることもできる。この種のインタフェース装置を、それぞれ該当するデータを捕捉する異なる複数のインタフェースによって構成することもできるし、あるいは複数のデータタイプを取り込み可能な組み合わせ型のインタフェースによって構成することもできる。

磁界分布マップ分析装置の入力インタフェース装置においても、制御シーケンス設定装置の入力インタフェース装置においても、個々のデータの捕捉とともに殊に、磁場共鳴システムの他のコンポーネントたとえばユーザインタフェースまたはデータベース等を含む記憶ユニットからのデータの受け入れも行われ、もしくは磁気共鳴システムの測定装置または再構成装置からの受け入れも行われる。したがって個々の入力インタフェース装置を、制御シーケンス設定装置内部に配置されたデータ記憶装置またはネットワークを介してこの装置と接続されたデータ記憶装置からのデータを、場合によってはユーザインタフェースも使用して選択し受け入れるためのインタフェースとすることもできる。殊に、ユーザによりセットされるさらに別のデータの入力または受け入れに関して、あるいは特定のスライスポジションの入力に関して、それらのデータを手動で入力するためのユーザインタフェースたとえばグラフィックユーザインタフェースを、既述のインタフェース装置が備えるようにすることができる。

さらに制御シーケンス設定装置は、上述の磁場分布マップ分析装置を有している。これに加えて制御シーケンス設定装置は、高周波パルス設定ユニットも有しており、たとえば適切な最適化ユニットも有しており、その目的は、磁場分布マップもしくは代表マップに基づき高周波パルスを設定することである。

また、制御シーケンス設定装置は、磁気共鳴トモグラフィシステムの別の制御ユニットへ制御シーケンスを渡す目的で、適切な制御シーケンス出力インタフェースを有するべきである。制御シーケンス出力インタフェースをたとえば、測定をダイレクトに制御するために制御シーケンスを磁気共鳴制御装置へ転送するインタフェースとしてもよいし、そうではなくネットワークを介してデータを送信するインタフェースおよび／またはあとで利用するために記憶装置にデータを格納するインタフェースとしてもよい。

本発明による磁気共鳴システムは、高周波パルスを送信するための高周波送信装置のほかに、必要な傾斜磁場をスイッチングするための傾斜磁場システムと制御装置を有している。この制御装置は、設定された磁気共鳴システム作動シーケンスに基づき望まれる測定を実施するために高周波パルスを送信し、それに整合させて傾斜磁場システムを介して傾斜磁場パルス列を送信するように構成されている。さらに磁気共鳴システムは、本発明に従い作動シーケンスを設定し、それを制御装置へ転送するために、上述の制御シーケンス設定装置を有している。

したがって、本発明による既述の手順に従った磁気共鳴システムの作動方法の場合、作動シーケンスが設定され、この作動シーケンスを用いて磁気共鳴システムを作動させる。

磁気分布マップ分析装置および／または制御シーケンス設定装置の基本的な部分を、ソフトウェアコンポーネントの形態で構築することができる。このことは殊に、磁場分布マップグルーピングモジュール、オプションとして設けられる代表スライス決定モジュール、ならびに高周波パルス設定ユニットについてあてはまる。同様に、既述のインタフェースを少なくとも部分的にソフトウェアの形態で構築することもでき、場合によっては既存のコンピュータのハードウェアインタフェースにアクセスするように構築することができる。したがって本発明には、磁場分布マップ分析装置および／または制御シーケンス設定装置の記憶装置にダイレクトにロード可能なコンピュータプログラムも含まれる。このコンピュータプログラムは、それが磁場分布マップ分析装置もしくは制御シーケンス設定装置において実行されると、本発明による方法のすべてのステップを実行させるためのプログラムコードセグメントを有している。このようにソフトウェアによって実現することの利点は、本発明に従い最適化された制御シーケンスを設定するために、制御シーケンスの設定に利用される従来の装置であっても、プログラムの実装により適切なやり方で変更できることである。

従属請求項ならびに後述の説明には、本発明の格別有利な実施形態が記載されている。この場合、たとえばあるカテゴリーの請求項を、他のカテゴリーの従属請求項と同様に変形させることができるし、種々の実施例の特徴を組み合わせて、さらに別の実施例を形成することも可能である。

慣用的な手法によれば、高周波パルスはただ１つの送信チャネルを介して送信され、ついで適切なやりかたで全身コイルへ供給される。この場合、たとえば高周波信号を分割し、互いに９０°振幅および位相をシフトさせ、それに応じて空間的にずらされた部分信号を、円偏波され（位相のみ）または楕円偏波され（振幅および位相）最適なケースでは均一なB₁磁場が送信されるよう、バードケージ型アンテナとして形成された全身コイルへ供給することができる。既述のように比較的新しい磁気共鳴システムの場合には、画像生成に整合された固有の高周波信号を個別の送信チャネルに供給することができる。この目的で、マルチチャネルパルス列が送信される。マルチチャネルパルス列は複数の個別の高周波パルス列から成り、これら複数の個別の高周波パルスを、それぞれ異なる独立した高周波送信チャネルを介して並列に送信することができる。マルチチャネルパルス（ｐＴＸパルス）を、励起パルス、再収束パルス、および／または反転パルスとして用いることができる。たとえば、W. Grissom等による"Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620-629, 2006には、この種のマルチチャネルパルス列をパラレルな励起法で発生させる方法が記載されている。このようなマルチチャネルシステム（ｐＴＸシステム）によれば、検査すべき所望の視野（FoV, Field of View）もしくは励起すべき所望の領域（FoE, Field of Excitation）において、できるかぎり均一な磁化を実現できるだけでなく、目標磁化に対する任意の空間パターンを設定することも可能である。

K. Setsompop等による論文"Magnitude Least Square Optimization for Parallel Radio Frequency Excitation Design Demonstrated at 7 Tesla With Eight Channels", Magn.Reson.Med. 59: 908 bis 915, 2008には、検査空間内の規定されたスライスを励起する目的で、二次元の高周波パルスシーケンス（いわゆる「２ＤＲＦパルス」）を既述のようにして設定するための１つの可能性について記載されている。これによれば、横方向の目標磁化が、空間的なコイルプロフィルとマルチチャネル用の高周波パルス列とから成る線形の行列方程式系によって表現され、そこには存在するＢ₀マップとＢ₁マップならびに適用されるｋ空間トラジェクトリーに関する情報も関与する。整合された高周波パルスシーケンを得る目的で、予め定められた特定の目標磁化のために、この方程式系が数値的に解かれる。

同様のやり方で、Ｂ₀マップとＢ₁マップに基づき３次元の高周波パルスシーケンスを計算することも可能であり、これによって通常のスライスよりも著しく厚い３次元のボリュームを励起することができる（この点についてはJ.T. Schneider 等による"Inner-Volume Imaging In Vivo Using Three-Dimensional Parallel Excitation", Magn.Reson.Med. 2012, doi: 10.1002/mrm.24381を参照されたい）。

本発明による方法は、この種のｐＴＸ法において格別な利点を奏するものであるので、本発明に従って設定された磁気共鳴システム作動シーケンスが高周波パルス列として１つのマルチチャネルパルス列を含むように、本発明による方法を適用するのも有利である。とはいえ基本的に本発明による方法は、ただ１つの送信チャネルしか設けられていない慣用的な方法ならびにシステムと関連させても、きわめて良好に適用することができる。

既述のように本発明による第１の実施形態によれば、たとえば患者や被験者など種々の被検体の複数のトレーニングデータセットに基づき、代表スライスもしくはそれらのポジションデータが決定される。この場合、トレーニングデータセットには、該当する検査対象に対し取得された複数の磁場分布マップがそれぞれ含まれている。トレーニングデータセットを、それらが特定の被検体タイプに固有のものとなるように選定することができ、たとえば子供のためのトレーニングデータセットまたは大人のためのトレーニングデータセット、あるいは性別固有のトレーニングデータセットとすることができる。同様に、特定の検査パラメータに固有のトレーニングデータセットを、殊に特定の関心領域もしくは検査すべき体の部位に固有のトレーニングデータセットを予め定めることも可能であるし、あるいはｆＭＲＩ検査であるのか、どのような作動シーケンスタイプを扱うのかなど、検査の種類に固有のトレーニングデータセットを予め定めることも可能である。したがって、磁場分布マップに固有の整合された最適な代表スライスを決定することもでき、ついでそれらの代表スライスを、たとえばパラメータとして測定プロトコルにいっしょに格納することができる。あとで測定を行うときにこの測定プロトコルをベースとして、そのような固有の測定に最適な取得パターンを用いて、磁場分布マップの取得を実施することができる。

その際、１つの有利な実施形態によれば最初に、取得された複数の磁場分布マップに基づき、予め定められた最適化基準に照らして取得された複数の磁場分布マップを表すないしは代表する所定数の代表マップおよび／または磁場分布マップクラスタが決定され、次にそれらの代表マップもしくは磁場分布マップクラスタに基づき、代表スライスが決定される。この場合、磁場分布代表スライスをたとえば単に、代表マップを取得したスライスとすることができ、もしくはそれぞれ１つの磁場分布マップクラスタを表す磁場分布マップのポジションとすることができる。

この場合、代表スライスを最初に各被検体ごとにトレーニングデータセット内で別個に決定しておき、種々の被検体に対する代表スライスを合わせて組み合わせることによって、すべてのトレーニングデータセットに対し最適な共通の代表スライスを得ることができる。ただし基本的に、最初に種々の被検体のトレーニングセットを組み合わせて１つの共通のトレーニングデータセットを形成しておき、次にそれに基づき理想的な代表スライスを決定することも可能である。磁場分布マップもしくは画像の組み合わせを、以下のようにして行うことができる。

共通の最適化を行う場合（共通のトレーニングデータセットの場合）、本発明による方法においてすべてのトレーニングデータセットが、クラスタリングの際に同時に用いられる。この場合、被検体の個数は、入力データの１つの別のディメンションにすぎない。ここでは２つのスライス間におけるスライス固有のコスト計算を、被検体の個数にわたり付加的に繰り返すことができる。

種々の被検体に対し別個に最適化を行う場合、個々の被験者の結果を適切な手法で組み合わせることができ、たとえば所定の分散の範囲内で平均することによって組み合わせることができる。

代表マップが、たとえば磁場分布マップの部分集合を含むようにすることができる。つまりたとえば、すべての磁場分布マップ全体のうち、予め定められた最適化手順に従い磁場分布マップ全体を良好に代表する特定の磁場分布マップだけが、磁場分布マップ全体から選択される。代替案として、あるいはこれに加えて、該当する磁場分布代表マップにより表される磁場分布マップからそれらの代表マップの値を生成することにより、代表マップを形成することもできる。これに関する１つの典型的な例を挙げるとすれば平均値マップであって、これによれば、代表マップにより表される磁場分布マップの画素の平均値により、個々の画素の値が形成される。ただし、すでに挙げたような他の組み合わせ手法も可能である。

磁場分布代表マップおよび／または磁場分布代表スライスの決定を、クラスタ形成法を用いて行うと有利である。これによれば磁場分布マップが予め定められた最適化基準に従ってグルーピングされ、有利には所定の類似度に従ってグルーピングされ、磁場分布マップクラスタが形成される。この種のクラスタ形成法ないしはグルーピング法によってたとえば、類似度に従い最も類似している磁場分布マップを正確にまとめることができる。このようにすることで、磁場分布マップの個数を比較的簡単に低減することができ、これによっても、磁気共鳴システム作動シーケンスをあとで計算するときに個数低減が影響を強く及ぼしすぎることもなく、そのことで画像生成にあたり品質を損なってしまうこともない。

その際に有利であるのは１つの磁場分布マップクラスタに、個々のクラスタの磁場分布マップを代表する１つのクラスタ代表マップをそれぞれ対応づけることである。これをクラスタに属する磁場分布マップのうち特に代表的な１つの磁場分布マップとすることができるし、あるいは磁場分布マップから形成された特別なマップたとえば平均値マップとすることができる。

殊に有利であるのは、グルーピングをクラスタ形成法において複数のレベルもしくは複数のステップで行うことである。この場合、（クラスタ形成法がすでに比較的高いレベルにあれば）各レベルごとに、予め定められた最適化基準に従い相互間で最も僅かな偏差を有する磁場分布マップまたは磁場分布クラスタがそれぞれちょうど２つずつまとめられて、次のステップのために１つの新たな磁場分布マップクラスタが形成される。つまりこの方法によれば、このようにして２つの磁場分布マップもしくは磁場分布マップクラスタが組み合わせられていくことから、階段状に各レベルごとにちょうど１つずつ少ない磁場分布マップもしくは磁場分布マップクラスタを含むグルーピングツリーもしくはクラスタツリーを作成することができる。したがってこのクラスタツリーの最下位レベルには、すべてのスライスに対する全磁場分布マップが含まれ、最上位レベルには、全磁場分布マップに対して共通する１つの磁場分布マップクラスタもしくは１つの代表マップだけが含まれる。

２つの磁場分布マップおよび／または磁場分布マップクラスタ間の偏差を、もしくは対応するクラスタ代表マップ間の偏差を、そのつどコスト関数によって求めるのが有利である。これに加えて、あるいは代替案として、クラスタ形成法の各レベルごとに、予め定められた最適化基準に従いコスト値を計算することができる。予め定められた最適化基準が類似度であるならば、そのようなコスト値をたとえば、２つの磁場分布マップが類似していない程度を表す偏差誤差に対応させることができる。この場合、１つのクラスタ形成法の１つのレベルに対するコスト値をたとえば、個々のレベルにおいて２つの磁場分布マップ双方もしくは２つの磁場分布マップクラスタ双方をまとめたときに生じたコスト値とすることができる。

この方法を加速する目的で、有利には磁場分布マップおよび／または磁場分布マップクラスタの集合に対し、たとえば既述のクラスタ形成法の各レベルにおける目下の磁場分布マップおよび／または磁場分布マップクラスタに対し、コスト行列を形成することができる。その際、このコスト行列は、各レベルごとに目下の磁場分布マップおよび／または磁場分布マップクラスタのために更新されるだけである。これについてはあとで種々のオプションを説明する。

既述のクラスタ形成方法において、すべてのスライスの全磁場分布マップからスタートして、最後のレベルでクラスタ形成法に関与した全磁場分布マップを代表するただ１つの磁場分布マップに至るまで、すべてのレベルを通して実行することができる。ただし自明のとおり、ただ１つの磁場分布マップだけでは一般には磁場マップ全体を良好に代表するものとはなり得ず、スタート時点で存在した全磁場マップに対しただ１つの共通の代表マップだけしか用いないと、比較的大きな偏差誤差が発生する可能性がある。このため、上述のクラスタ形成方法において、最適な個数の代表マップおよび／または代表スライスを選択するのが得策である。すなわち多段階のレベルによるクラスタ形成方法の場合であればたとえば、どの磁場分布マップもしくは磁場分布マップクラスタがどのレベルで、関与する磁場分布マップを最適化基準に照らして最適に代表するのかを、選択することができる。

このことはたとえば、クラスタ形成法の各レベルごとにコスト値を、有利には磁場分布マップの情報内容たとえば偏差誤差に基づき実際にすでに計算しておけば、比較的簡単に実施することができる。たとえばこの場合、代表マップおよび／または代表スライスの個数の選択に対する１つの基準によれば、最大許容コスト値が予め与えられ、目下のコスト値がこの最大許容コスト値を下回るように個数が選択される。別の有利な可能性として挙げられるのは、コスト値の上昇特性を代表マップもしくは代表スライスの個数の関数として考慮することであり、たとえばコスト値の上昇特性をクラスタ形成法の各レベルに依存させるのである。このようにすれば、さらにそれ以上低減したならばコスト値が不所望に上昇してしまうように、代表マップもしくは代表スライスのレベルまたは個数を選択することができる。

さらに別の選択肢として、最小数または具体的な個数の代表マップもしくは代表スライスを予め定めることも可能である。同様に、特定の低減水準を予め定めることも可能であり、たとえばスライスもしくは磁場分布マップの個数を特定の係数もしくは割合だけ低減するようにしてもよい。

なお、代表マップおよび／または代表スライスを、さらに別の以下のパラメータのうち少なくとも１つを考慮して決定することもできる。

別の入力パラメータとして、重み付け値を予め定めることができる。この値によってたとえば、種々のタイプの磁場分布マップを本発明による方法においてどのように重み付けるのかを規定することができる。一例として、Ｂ₀マップとＢ₁マップについて共通のグルーピングが行われるならば、種々のスライスに対するＢ₀マップ間の類似度の方が重要であるのか、あるいはＢ₁マップの間の類似度の方が重要であるのかを規定することができる。

ここで考慮すべき点は、原則的にはＢ₀マップの集合すなわち種々のスライスにおけるＢ₀マップと、個々の高周波チャネルもしくは特定の送信コイルに割り当てられた種々のＢ₁マップの集合すなわち種々のスライスにおける高周波チャネルもしくは送信コイルのためのＢ₁マップとを、別個に考察できることである。つまりＢ₀マップの集合と、個々の高周波送信アンテナ各々もしくはそれらのＢ₁マップの集合とに対し、それぞれ独立して本発明による方法を実施することができる。このようにすることによって、それぞれ異なる高周波チャネルのＢ₀マップもしくはＢ₁マップに対して、それぞれ異なる代表マップおよび／または代表スライスを決定できるようになる。

ただし基本的に、すべての異なる磁場分布マップを統合して、あるいは種々の高周波チャネルに対し少なくともＢ₁マップを統合して、共通の代表スライスを決定することもでき、この共通の代表スライスについて、それぞれ異なる高周波チャネルに対しそれぞれＢ₀マップもしくはＢ₁マップが決定される。この場合、重み付けがＢ₀マップの方に多くフォーカシングされるならば、オフ共鳴効果をいっそう多く考慮することができる。これに対し重み付けがＢ₁マップへずらされると、送信コイル相互間によるシャドウ効果をいっそう多く考慮することができる。

磁場分布代表マップおよび／または磁場分布代表スライスを決定する際に利用できるさらに別の入力パラメータは、測定領域内で規定された関心領域の情報であり、このパラメータを低減プロセスもしくはクラスタ形成法において別個に考慮することができる。これによって、望まれる特定の領域内の精度が向上する。

さらに、磁場分布代表マップおよび／または磁場分布代表スライスを決定する際の入力パラメータとして、トレーニングデータセットから規定された基準を、磁場分布代表マップの最適な選択のために利用することもできる。すなわち、先行の最適化の結果を利用して、後続の最適化を改善することができ、したがっていわば学習能力のある最適化システムが形成されていくことになる。

さらに、形成すべき磁気共鳴システム作動シーケンスのシーケンスタイプを考慮することができ、つまりたとえばどのようなパルスシーケンスを扱うのかを考慮することができ、たとえばそれらは以下の通りである。すなわち、
−ターボスピンエコーシーケンス（ＴＳＥ）。この種のシーケンスは、Ｂ₁不均一性に対し著しく敏感であるが、Ｂ₀不均一性に対してはよりロバストである。
−フリップ角の小さい傾斜磁場エコーシーケンス（ＧＲＥ）。これはターボスピンエコーシーケンスとは逆の特性を有する。
−３Ｄ励起パルスを有するシーケンス。この場合、パルスは長くなりがちであり、したがって先験的にオフ共鳴に対しいっそう強く重み付けられることになる。
−スパイラルパルスが強く加速されたシーケンス。これらのパルスは著しく短く、したがってＢ₀マップをごく僅かに重み付けることが必要になる。
−Ｂ₁シミングのみに関する用途のためのシーケンス。この場合、Ｂ₀マップは考慮されない。

その際にたとえば、上述の重み付け値を変更することもできる。なぜならば、種々の高周波パルスタイプとそれらの特性に対して、重み付けがそれぞれ異なる可能性があるからである。また、まえもって定められる身体領域に応じて、あるいは適用されるシーケンスタイプに応じて、低減水準もそれぞれ異なるように決定することができる。この目的で、低減水準に関する情報を、たとえば測定プロトコル内に格納しておくことができる。当然ながら測定プロトコルには、特有のパルスシーケンスタイプも規定されているので、低減水準がパルスシーケンスタイプに整合されるようになる。ただし、これらのパラメータを、殊にプロトコルを呼び出す際に目下の測定のためにユーザがさらに変更可能であり、この点については測定プロトコルにおける他のパラメータの場合にも同様に可能である。

実際の運用において、磁場分布マップは時間の経過につれてダイナミックに変化する可能性があり、たとえば機器の不安定性および／または患者／被験者の運動および生理現象（呼吸、心拍）などによって変化する可能性がある。それゆえ殊に有利であるのは、測定中、すなわち一般に複数の記録または複数の測定シーケンスが実行される測定セッションの期間中に、最新の磁場分布マップを新たに捕捉しなおすことである。たとえばこのような新たな捕捉を、規則的なタイムインターバルで繰り返し行うことができ、あるいは不規則な間隔でもこれを行うことができる。同様に、イベント制御型で新たな測定を実施することも可能であり、たとえばＭＲ信号によって（内部的に）あるいは外部のセンサ（たとえば運動センサ、磁場センサ）によって変化が検出されたときに、これを行うことができる。

次に、添付の図面を参照しながら実施例に基づき本発明についてさらに詳しく説明する。

本発明による磁気共鳴システムの１つの実施例を示す図 作動シーケンスを設定するための本発明による方法の１つの実施形態による可能な流れを示すフローチャート 磁場分布代表マップと磁場分布代表スライスを決定するための本発明による方法の１つの実施例による可能な流れを示すフローチャート 図３による方法において生成されるクラスタツリーを磁場分布マップおよび磁場分布マップクラスタとともに例示した図 図３による方法において用いるためのコスト行列を示す図 ある被験者の頭部の１１枚のスライスに対するＢ₁マップと、図３による方法を用いてこれらのスライスから１１段階のレベルで決定された磁場分布代表マップを示すとともに、それらの下に個々のレベルにおける磁場分布代表マップの個数の関数として相対的な類似度誤差のグラフを示す図 被験者頭部のスライスを（シミュレーションで）励起したときの相対的な空間的励起誤差（RMSE = Root Mean Square Error二乗平均誤差）を示すグラフ

図１には、本発明による磁気共鳴装置１が略示されている。この磁気共鳴装置１は本来の磁気共鳴スキャナ２を含んでおり、その中には検査空間８つまり患者トンネルが設けられている。この患者トンネル８には寝台７を運び入れることができ、検査中、その上に寝かされた被検体Ｏ（患者／被験者）を、磁気共鳴スキャナ２内部の特定のポジションにおいて、その中に配置された磁石システムおよび高周波システムに対し相対的に寝かせることができ、もしくは測定中、様々なポジションに移動させることができる。

磁気共鳴スキャナ２の基本的なコンポーネントは、基本磁場磁石３と、ｘ，ｙ，ｚ方向で任意の傾斜磁場を加える傾斜磁場コイルを備えた傾斜磁場システム４と、高周波全身コイル５である。被検体Ｏに誘起された磁気共鳴信号の受信を、高周波全身コイル５を介して行うことができ、このコイル５によって通常、磁気共鳴信号を誘起するための高周波信号も送信される。ただし一般的にはこれらの信号は、たとえば被検体Ｏの上方または下方に配置された局所コイル６によって受信される。これらのすべてのコンポーネントは基本的に当業者には知られており、したがってそれらについて図１には概略的にしか示していない。

高周波全身コイル５は、たとえばいわゆるバードケージ型アンテナとしてＮ個の個別のアンテナロッドを有することができ、それらのアンテナロッドを個々の送信チャネルＳ_１，．．．Ｓ_Nとして制御装置１０により別個に制御可能であり、つまりこの場合の磁気共鳴トモグラフィシステムはｐＴＸ対応のシステムである。ただしここで明示的に述べておくと、１つの送信チャネルしかない慣用的な磁気共鳴トモグラフィ装置にも本発明による方法を適用可能である。

制御装置１０を制御コンピュータとすることができ、これを多数のコンピュータによって構成することもでき、場合によっては空間的に隔てられており適切なケーブル等によって互いに接続された複数の個別のコンピュータによって構成することもできる。制御装置１０は端末インタフェース１７を介して端末装置２０と接続されており、この端末装置２０によって磁気共鳴装置１全体を駆動制御することができる。この実施例では端末装置２０は、キーボード２８と、１つまたは複数のディスプレイ２７と、たとえばマウスなど他の入力機器を備えたコンピュータ２１を有しており、したがってオペレータはグラフィックユーザインタフェースを有している。

ここで特に挙げておくと、制御装置１０は傾斜磁場制御ユニット１１を有しており、さらにこのユニット自体を複数のサブコンポーネントによって構成することができる。この傾斜磁場制御ユニット１１を介して、個々の傾斜磁場コイルに制御信号ＳＧ_x，ＳＧ_y，ＳＧ_Zが供給される。ここで扱われるのは傾斜磁場パルスであり、それらは測定中、予め厳密に定められた時点に予め厳密に定められた時間経過でセットされる。

さらに制御装置１０は高周波送受信ユニット１２も有している。この高周波送受信ユニット１２も複数のサブコンポーネントによって構成されており、これによってそれぞれ別々にかつパラレルに、個々の送信チャネルＳ_１，．．．Ｓ_Nすなわち個別に駆動制御可能な全身コイル５の角アンテナロッドへ、高周波パルスを供給することができる。高周波送受信ユニット１２を介して、磁気共鳴信号を受信することもできる。ただし通常、これは局所コイル６を用いて行われる。局所コイル６によって受信された生データＲＤは、高周波受信ユニット１３によって読み出されて処理される。高周波受信ユニット１３によって、あるいは全身コイル５から高周波送受信ユニット１２を介して受信された磁気共鳴信号は、生データＲＤとして再構成ユニット１４へ転送される。再構成ユニット１４は生データＲＤから画像データＢＤを再構成し、そのデータを記憶装置１６に格納し、および／またはインタフェース１７を介して端末装置２０へ転送し、それによってオペレータは画像データを閲覧することができる。画像データＢＤを、ネットワークＮＷを介して別の場所で記憶および／または表示させ評価することもできる。局所コイル６が適切なスイッチングユニットを有しているならば、局所コイル６を高周波送受信ユニット１２に接続して、局所コイル６を送信にも利用できる。

傾斜磁場制御ユニット１１、高周波送受信ユニット１２、局所コイル６のための受信ユニット１３は、測定制御ユニット１５によってそれぞれコーディネートされて制御される。測定制御ユニット１５は相応の命令によって、望ましい傾斜パルス列ＧＰが適切な傾斜制御信号ＳＧ_x，ＳＧ_y，ＳＧ_zによって送信されるようにし、高周波送受信ユニット１２をパラレルに制御して、マルチチャネルパルス列ＭＰを送信させ、すなわち個々の送信チャネルＳ₁，．．．，Ｓ_Nを介してパラレルに相応しい高周波パルスが全身コイル５の個々の送信ロッドに供給されるようにする。さらにその際に実施しなければならないのは、適切な時点に局所コイル６における磁気共鳴信号を高周波受信ユニット１３によって読み出して、もしくは場合によっては全身コイル５における信号を高周波送受信ユニット１２によって読み出して、さらに処理することである。測定制御ユニット１５は予め定められた制御プロトコルＰに従い、相応の信号殊にマルチチャネルパルス列ＭＰを高周波送受信ユニット１２へ供給し、傾斜磁場パルス列ＧＰを傾斜磁場制御ユニット１１へ供給する。この制御プロトコルＰには、測定中にセットしなければならないすべての制御データが格納されている。

一般に記憶装置１６には、種々の測定のための多数の制御プロトコルＰが格納されている。オペレータは端末装置２０を介してそれらのプロトコルを選択することができ、必要に応じて変更して、現在望まれている測定に相応しい制御プロトコルＰを利用できるようにし、それによって測定ユニット１５を動作させることができる。なお、オペレータはネットワークＮＷを介して、たとえば磁気共鳴システムのメーカなどから、制御プロトコルを呼び出すこともでき、必要に応じてそれを変更して利用することもできる。

ただし、このような磁気共鳴測定の基本的なフローならびに制御のための既述のコンポーネントは当業者に周知であるので、それらの点についてはここではこれ以上言及しない。なお、この種の磁気共鳴スキャナ２ならびにこれに属する制御装置が、さらに多くの別のコンポーネントを備えることも可能であり、それらについてもここでは詳しくは説明しない。さらにここで言及しておくと、磁気共鳴スキャナ２をここで述べたものとは異なるように構成することも可能であり、たとえば側方に開放された患者空間を備えるようにすることもでき、さらに基本的に、高周波全身コイルを必ずしもバードケージ型アンテナとして構成しなくてもよい。

さらに図１には、本発明による制御シーケンス設定装置２２も略示されており、この装置は磁気共鳴システム作動シーケンスＡＳを設定するために用いられる。特定の測定のために、この磁気共鳴システム作動シーケンスＡＳに含まれているものとして特に挙げておきたいのが、ｋ空間内の特定のトラジェクトリーを通過させるための傾斜勾配パルス列ＧＰを有するパルシーケンスと、これに整合されて個々の送信チャネルＳ₁，．．．，Ｓ_Nを制御するための高周波パルス列ここではマルチなネルパルス列ＭＰである。この実施例によれば磁気共鳴システム作動シーケンスＡＳは、測定プロトコルＰに予め定められているパラメータに基づき生成される。

ここでは制御シーケンス設定装置２２は、端末装置２０の一部分として描かれており、ソフトウェアコンポーネントとしてこの端末装置２０のコンピュータ２１において実現することができる。ただし基本的に、制御シーケンス設定装置２２が制御装置１０自体の一部分であってもよいし、あるいはこれを別個のコンピュータシステム上で実現させてもよく、完成した作動シーケンスＡＳがネットワークＮＷを介して磁気共鳴システム１へ伝達され、場合によって制御プロトコルＰ全体として伝達される。制御シーケンス設定装置２２自体を制御装置１０の一部分とした場合、あるいは制御シーケンス設定装置２２が端末装置２０または十分な計算能力を備えた適切な高速コンピュータと接続されている場合に有利であるのは、測定セッション中も、すなわち患者の検査実行中も、現在の初期条件に基づき、たとえば更新されたＢ₀マップおよび／または更新されたＢ₁マップに基づき、最新の制御シーケンスを設定可能なことである。

後述のように励起のために最適化された高周波パルス列の計算において必要とされるＢ₀マップとＢ₁マップは、少なくとも本来の測定が始まる前に、被検体Ｏ内部の１つの視野９（FoV = Field of View 撮像視野）における複数のスライスＳＬに対して取得され、それらによって磁気共鳴記録も生成されることになる。全般的にいえば従来の一般的な方法によれば、この目的でスライスＳＬごとに１つのＢ₀マップと複数のＢ₁マップが記録され、つまり送信チャネルごとに記録される。したがってたとえば、１０個の送信チャネルを備えたシステムにおいて４０個のスライスのためのＢ₀マップとＢ₁マップが全体として必要とされる場合、合わせて４４０個のスライスを取得しなければならない。

１つのスライスＳＬのＢ₀マップの取得を、様々なやり方で行うことができる。たとえばスライスの２つの傾斜磁場エコー画像を、それぞれ異なるエコー時間で取得することができ、この場合、Ｂ₀マップは位相画像の差とエコー時間の差から推定される（たとえばM. A. Bernstein等による手引書"Handbook of MRI puls sequences", 2004, Elsevier Academic Press）。Ｂ₁マップを決定するためにも様々な手法がある。たとえばH. Fautz等による"Bl mapping of coil arrays for parallel transmission", ISMRM, 2008には、１つの方法について記述されている。Ｂ₀マップとＢ₁マップの取得を、制御プロトコルＰによって予め設定して制御することも可能である。

この実施例では、制御シーケンス設定装置２２は入力インタフェース２３を有している。制御シーケンス設定装置２２はこの入力インタフェース２３を介して、望まれる測定においてフリップ角度分布をどのようにすべきかを予め設定する目標磁化ｍと、ｋ空間トラジェクトリーまたはｋ空間トラジェクトリータイプ、ならびに必要に応じてさらに別の入力パラメータを受け取る。それらのパラメータの一部については、図２を参照しながらあとで詳しく説明する。他方、制御シーケンス設定装置２２はこの入力インタフェース２３を介して、取得されたＢ₀マップとＢ₁マップを検出し、もしくは受け入れることともできる。

殊に制御シーケンス設定装置２２は高周波パルス設定ユニット２４たとえば適切な最適化ユニット２４を有しており、このユニットにおいて既述の入力データに基づき後述の適切な最適化法を用いて、高周波パルス列ＭＰが設定される。

さらにこの実施例では、制御シーケンス設定装置２２は磁場分布マップ分析装置３０も有している。この磁場分布マップ分析装置３０は入力インタフェース装置３１を有しており、この装置によってたとえばＢ₀マップΔＢ₀および／またはＢ₁マップΔＢ₁が取り込まれる。さらに磁場分布マップ分析装置３０は、磁場分布マップグルーピングモジュール３２も有している。この磁場分布マップグルーピングモジュール３２を用いることで、捕捉された磁場分布マップを後述の手法に従い巧みにグルーピングすることによって、複数の磁場分布マップクラスタＣおよび／または磁場分布代表マップΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒが設定される。磁場分布代表マップΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒは、到来する複数の取得された磁場分布マップΔＢ₀，ΔＢ₁を、所定の最適化基準もしくは類似度基準に従って表すものである。つまり到来したＢ₀マップΔＢ₀および／またはＢ₁マップΔＢ₁は最終的には、適切な代表パターンに低減される。ついで出力インタフェース装置３４を介して、低減されたこれらのＢ₀マップもしくはＢ₁マップすなわち代表マップΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒを、入力データとして高周波パルス設定ユニット２４へダイレクトに転送することができる。したがって高周波パルス設定ユニット２４は、最適な高周波パルス列ＭＰを設定するために、低減された個数のマップを用いて作業することができる。この実施例ではこれらに加えて磁場分布マップ分析装置３０は、代表スライス決定モジュール３３も有している。代表スライス決定モジュール３３は、磁場分布マップクラスタＣおよび／または磁場分布代表マップΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒに基づき、複数の磁場分布代表スライスＲＳもしくはそのポジション情報ＰＩを求めることができる。そしてこのポジション情報ＰＩを、やはり出力インタフェース装置３４を介して送出することができる。

ついで送出インタフェース装置２５を介して、ポジション情報ＰＩを、あるいは設定された高周波パルス列ＭＰを、制御シーケンス設定装置２２から再び送出させることができる。第１のケースとして、ポジション情報ＰＩを送出させる場合、磁場分布マップ分析装置３０は最初は、代表スライスＲＳの理想的なポジションを求めるためにのみ動作し、それらのポジションのところで後続の測定のために整合された個数のＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップが取得される。この目的でポジション情報ＰＩが制御装置１０へ転送され、それによって制御装置１０はＢ₀マップもしくはＢ₁マップを取得することができ、次にこれらのマップはさらに制御シーケンス設定装置２２へ転送される。第２のケースとして、設定された高周波パルス列ＭＰを送出させる場合、磁場分布マップ分析装置３０は、取得された本来のＢ₀マップおよび／またはＢ₁マップを処理する役割ないしは低減する役割を果たし、これによって制御シーケンス設定装置２２は、以降の最新の磁気共鳴測定のための最適な高周波パルス列ＭＰをただちに生成することができ、このパルス列ＭＰはたとえば制御プロトコルＰもしくは測定プロトコルとして制御装置１０へ転送される。この場合、制御プロトコルＰもしくは測定プロトコルには、磁気共鳴システム１を作動させるためのさらに別の設定も記述されている（たとえば生データから画像を再構成するためのパラメータなど）。

測定セッション実行中に作動シーケンスＡＳを更新するつもりであれば、この作動シーケンスＡＳを制御プロトコルＰに格納しておくことができ、このようにすることで制御装置１０は適切な時点で新たな作動シーケンスＡＳを本発明に従って設定することができ、あるいは端末装置２０あるいは他のコンピュータから呼び出すことができる。

次に図２を参照しながら、磁気共鳴システム作動シーケンスＡＳを設定するための実現可能な方法について、きわめて簡単な例に基づき説明する。

最初にステップＩにおいて、あとで実施される方法において用いられる種々のパラメータが予め設定され、もしくはそれらが採用される。たとえばステップＩａにおいて、個々の送信チャネルとスライスに対するＢ₁マップΔＢ₁が取り込まれ、ステップＩｂにおいて各スライスに対し目下測定されるＢ₀マップが取り込まれる。

ステップＩｃにおいて、システム固有のパラメータＳＰたとえば送信チャネル数、最大スリューレート、最大傾斜磁場振幅などが取り込まれ、ステップＩｄにおいて検査固有の種々のパラメータたとえば撮像すべきスライスのポジショニングＳＬ、シーケンスタイプＳＴなどが取り込まれる。さらにステップＩｅにおいて、望まれる目標磁化ｍが設定される。

さらにステップＩｆにおいて、厳密なｋ空間トラジェクトリーまたはｋ空間トラジェクトリータイプＫＴＴが設定され、たとえば直線的なトラジェクトリーであるのか、螺旋状のトラジェクトリーであるのか、放射状のトラジェクトリーであるのかなどが設定される。つまり作動シーケンスを発生させるために、たいていは最適化法において個々の高周波パルス列が設定され、すなわち高周波トラジェクトリーが個々の送信チャネルについて時間軸上で、一定のｋ空間トラジェクトリーの関数として求められ、これは一般的には測定プロトコルによって、あるいは個々にオペレータによってセットされる。「送信ｋ空間トラジェクトリー」（以下では略して単に「トラジェクトリー」と称する）とは、個々の傾斜磁場の設定により特定の時間に到達するｋ空間内の場所のことである。ｋ空間は空間周波数空間であり、ｋ空間におけるトラジェクトリーは、傾斜磁場コイルの相応のスイッチングにより高周波パルスが送信されたときに、どのような経路でｋ空間を時間に関して通過するのかを記述する。ｋ空間トラジェクトリーの設定により、どのような空間周波数のところで特定の高周波エネルギー量が蓄積するのかを決定することができる。ｋ空間トラジェクトリータイプＫＴＴがユーザまたは測定プロトコルによって予め設定される場合、最適化されたｋ空間トラジェクトリーをこの方法において計算することができる。

ステップＩａ〜Ｉｆの順序は任意である。

次にステップＩＩにおいて、ｋ空間トラジェクトリーが事前に設定されていなかった場合にかぎり、最適化されたｋ空間トラジェクトリーを求めることができる。これについては様々なオプションがある。たとえばDE 10 2012 212 376には適切な手法が記載されている。

その際に殊に有利であるのは、作成された磁気共鳴システム作動シーケンによって磁気共鳴システムを作動させるときにｋ空間がサブサンプリングされるよう、ｋ空間トラジェクトリーを求めることである。このことが殊に有用となるのは、ｐＴＸシステムを適用する場合である。その理由は、このシステムを用いた場合、巧みなサブサンプリングとパラレルな送信プロセスの同時利用とによって、励起つまりは測定を加速させることができるからである。つまり一例として１つの格別有利な変形実施形態によれば、ｋ空間を少なくとも部分的に規則的なパターンで、たとえばＴＸ−ＳＥＮＳＥ（SENSE = sensitivity encoding）法を用いて、サブサンプリングすることができる。さらに別の格別有利な方法によれば、ｋ空間のサブサンプリングが少なくとも部分的に不規則なパターンで、および／またはランダムに行われ、このことはたとえばいわゆる圧縮センシング（Compressed Sensing）法と関連させて行うことができる。

この場合、ステップＩＩＩにおいて、高周波パルス列の設計ここではマルチチャネルパルス列の設計が自動的に行われる。その際、個々の高周波パルス列がそれぞれ異なる送信チャネルに対して生成され、すなわちどのような高周波パルス形状をどのチャネルを介して送信する必要があるかが精確に計算される。これは最初に、フリップ角が５°よりも小さいいわゆる「ローフリップ領域low flip region」に対して行われる。なぜならばこの領域では、磁化特性がまだ直線的に進行するからである。ここでは反復的な最適化法が適用されるが、その理由はそのような手法が格別適していると判明したからである。具体的にはここでは、いわゆる共役勾配法（ＣＧ法 conjugate gradient method）が用いられる。ただし基本的には他の最適化法も使用することができ、反復的でなくても使用可能である。

これを任意の方法によって行うことができる。その際、多くの既知の方法によれば、たとえば目標磁化と実際磁化との間の最小二乗平均誤差（Least-Mean-Square）が最小となるよう、最適化法が実行される。つまり次式の解が求められる:

ここでｍは目標磁化であり、ｍ_ist＝Ａ・ｂ（ｔ）は高周波パルス列ｂ（ｔ）により得られる（理論的な）実際磁化、ただしＡはいわゆるデザイン行列であり、これは空間的なコイルプロファイル、目下のＢ₀マップおよびＢ₁マップ、ならびに適用されるｋ空間トラジェクトリーが関与する線形の複素方程式である。このようなデザイン行列はたとえば、W. Grissom 等による"Spatial Domain Method for the Design of RF Pulses in Multicoil Parallel Excitation", Mag. Res. Med. 56, 620-629, 2006に記載されている。なお、Ｂ0マップとＢ1マップの個数が多くなるにつれて、デザイン行列がいっそう複雑になり、ひいては最適化法もいっそう複雑になる。ｂ（ｔ）は、たとえばＮ個の関数ｂc（ｔ）を含むベクトルである（送信チャネルｃ＝１〜Ｎごとに１つの関数）。この式は、たとえばステップＩＩＩａにおいて立てられる。式（１）の解が見つかったならば、その結果として、利用可能なすべての送信チャネルについて時間に依存する振幅の関数が得られる。ただし、式の立て方も種々の解法も当業者に周知であるので、ここではこれ以上詳しく論じる必要はない。なお、オプションとして、反復的な手法を用いて最適化された解を求めることも可能であり、たとえば、患者に対する高周波負荷の付加的な最適化を達成する目的で、式を解くときに留意すべき境界条件を反復ステップごとに変更するようにして、最適化された解を求めることができる。

最適化ステップＩＩＩの最後にローフリップ領域について得られたマルチチャネルパルス列を、次にステップＩＶにおいてスケールアップすることができる。これによって通常は５°のフリップ角領域ではなく９０°のフリップ角領域までに及ぶ本来望まれる目標磁化を達成することができる。これは単に、個々のパルスの振幅を望まれるスケーリングファクタで乗算することによって行われる。

ステップＶにおいて、スケールアップの際に発生する可能性のある誤差が、部分的なブロッホシミュレーションによって補正される。このような部分的なブロッホシミュレーションは、パルス列内の離散的な時点でしか実施されない。これによればブロッホ方程式を用いることで、検査を行うべき個々の時点のデータがブロッホ方程式を用いたシミュレータにおいてテストされ、得られた磁化が計算される。その後、目標磁化の設定からの偏差が見つかる可能性があり、高周波パルス列を変更することでそれ相応の比較的小さな補正を行うことができる。

次にステップＶＩにおいて、見つかったすべてのパラメータのテストが時間的に完全なブロッホシミュレーションによってもう一度行われる。ここでは、パラメータによって得られる磁化が実際の目標磁化と一致しているか否かがチェックされる。

最後にステップＶＩＩにおいて、作動シーケンスＡＳが一時記憶装置へ転送されるか、あるいは即座に実行される。

図２には、磁気共鳴システム作動シーケンスＡＳを設定するための方法を本発明に従って動作させるために変更可能なオプションが、３つの異なる個所に示されている。

１つめのオプションは、ステップＳＲＩにおいて方法開始前にすでに以下のようにしておくことである。すなわち、Ｂ₀マップΔＢ₀とＢ₁マップΔＢ₁を特定の代表スライスＲＳについてのみ決定するようにし、すべてのスライスＳＬについては決定しない。それらについては、あとで磁気共鳴画像の再構成のために生データも取得されることになる。このようにすることで、取得すべきＢ₀マップとＢ₁マップの個数をすでにかなり減らすことができ、したがって測定時間全体を著しく短縮することができる。

２つめのオプションは以下の通りである。すなわちステップＳＲＩＩにおいて、測定されたＢ₁マップΔＢ₁とＢ₀マップΔＢ₀を本発明に従って低減し、取得されたＢ₀マップΔＢ₀とＢ₁マップΔＢ₁とから、所定の類似度条件のもとでマップの完全なセットをきわめて良好に代表する特定の磁場分布代表マップΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒを選択する。この方法は場合によってはステップＳＲＩＩＩにおいても適用される。

これら両方のステップＳＲＩＩとＳＲＩＩＩの相違点は、ステップＳＲＩＩが以下のケースを表していることである。すなわちステップＳＲＩＩは、個々のスライスのために生データを取得する目的で、後続のステップＩＩ〜ＶＩＩにおいて励起すべきスライス各々について、固有のパルス列もしくは固有の作動シーケンスを計算すべきケースを表している。このケースの場合、本発明による方法によれば以下のようにすることができる。すなわちこのケースでは、他のスライスのＢ₁マップΔＢ₁もしくはＢ₀マップΔＢ₀を代表するＢ₁マップΔＢ₁もしくはＢ₀マップΔＢ₀がそれぞれ決定されるスライスについてのみ、高周波パルス列が計算される。そしてこの高周波パルス列を、個々の代表的なスライスによって表されるすべてのスライスに適用することができる。つまり、たとえば４０個のスライスで記録を実行するものとし、これら４０個のスライスがＢ₁マップおよび／またはＢ₀マップに関して、これらのスライスのうち１０個のスライスをそれぞれ代表する４つのスライスによって代表されるならば、この４つのスライスに対して高周波パルス列を計算し、個々の代表的なスライスのパルス列をそれによって表されるスライスにも適用すれば十分である。

これに対して、ステップＳＲＩＩＩは、たとえば３Ｄボリュームを励起するための高周波パルス列を有する磁気共鳴システム作動シーケンス、またはマルチスライス励起のための１つの共通の最適化されたパルス列を計算すべきケースを表す。当然ながらこのケースでは、すべてのスライスのためのすべてのＢ₀マップとＢ₁マップを、ステップＩＶの最適化方法においてデザイン行列Ａに含める必要がある。Ｂ₀マップとＢ₁マップを本発明に従って事前に低減すれば、デザイン行列をあまり複雑に形成しなくてもよくなり、その結果、ステップＩＶにおける計算コストの手間が著しく低減される。

３つのステップＳＲＩ，ＳＲＩＩ，ＳＲＩＩＩに共通するのは、何らかのやり方でＢ₁マップもしくはＢ₀マップが代表的なＢ₁マップもしくはＢ₀マップに低減されることである。

図３のフローチャートには、このための有利な手順がスライス低減方法ＳＲとして描かれている。この方法は、Ｂ₀マップであるのかＢ₁マップであるのかには関係なく同じように進むので、以下では簡単にするために両方のバリエーションについて単に略称「マップ」を使用する。

最初に第１のステップＳ．Ｉにおいてデータが読み込まれ、たとえば目下取得されたＢ₀マップΔＢ₀とＢ₁マップΔＢ₁が読み込まれる。ここで厳密にどのマップが読み込まれるのかは、スライス低減手順がどのような形態で利用されるのかに依存する。たとえば図２のステップＳＲＩのために磁場分布代表スライスＲＳを決定することが対象となるのであれば、種々の被検体の多数のＢ₀マップとＢ₁マップを有するトレーニングデータＴＤが採用される。たとえばスライス低減方法ＳＲを目下実施する際にＢ₀マップだけを低減しようという場合であれば、やはりＢ₀マップだけを入力すれば十分である。Ｂ₁マップについては、たとえばすべてのチャネルについて同時に低減を行うべきであるのか、あるいは送信チャネルごとに別個に低減を行うべきであるのかに依存する。これに応じて、それぞれ異なるスライスに対し１つまたは複数の送信チャネルのＢ₁マップΔＢ₁も読み込まれる。

ついでクラスタ生成手順ＣＴＧが実行される。この手順はステップ３．ＩＩにおいて最初に、目下の最適化基準たとえば類似度誤差を設定することから始められる。これは適切なコスト関数ｆ_costの定義によって行うことができる。

類似度誤差を求めるためのこの種のコスト関数ｆ_costは、様々なやり方で定義しておくことができる。１つの可能性として、次式のコスト関数を用いて類似度誤差が計算される：
この場合、コストは、２つのマップＡとＢ相互の画素の二乗偏差の和に相応する。ただし、mおよびnは、個々の画素のインデックスであり、A(m,n)は、相互間の偏差を計算しようとしている２つのマップのうち、第１のマップの画素(m,n)における強度値であり、B(m,n)は、第２のマップの対応する強度値である。

コスト関数ｆ_costの別の選択肢として、次式による相関係数を用いることも可能である。

ここでA_meanはマップＡ全体の２つの次元にわたる平均値であり、Ｂ_meanはマップＢ全体にわたる対応する平均値である。

最初のケースでは、Ａの画像情報に対してＢの画像情報がスケーリングされているにすぎない場合であっても、二乗偏差の和によって大きな非類似度が生じるのに対し、２つめのバリエーションの場合には、相関係数においてこのようなスケーリングは考慮に入れられず、まずは各マップにおける相対的な相違が対象とされる。

コスト関数に関するさらに別の選択肢として、いわゆる伝達情報（相互情報 mutual information）が挙げられ、これは次式のようにして計算される:
ただしHは個々のマップＡのエントロピーであり、p(a)もしくはp(b)は、それぞれマップＡもしくはＢの確率分布密度（離散的周辺分布）であり、p(a|b)はマップＡとＢの多変量確率分布密度である（条件ＢのもとでのＡの確率密度）。

さらに別のコスト関数を用いることも可能である。なお、ステップ３．ＩＩにおいて、クラスタツリーＣＴのための記憶場所が初期化される。

この種のクラスタツリーＣＴがどのような形態をとり得るのかは、最初は全体で８個のスライスＳＬ₁，ＳＬ₂，．．．，ＳＬ₈から成る図４に示したマップの例から明確になる。図中、このクラスタツリーＣＴの最下位レベルもしくは最下位階層には、８個のすべてのスライスＳＬ₁，ＳＬ₂，．．．，ＳＬ₈が描かれている。このクラスタツリーＣＴは、以下で説明するようにして、以降のプロセスにおいて下から上に向かって構築される。

この目的で最初にステップ３．ＩＩＩにおいて、事前に定義されたコスト関数ｆcostを考慮しながらコスト行列ＣＭが形成される。図５には、この種のコスト行列Ｃが例示されている。この行列は、全体でｎ個のクラスタもしくはスライスのための行列である。コスト行列ＣＭもしくはクラスタツリーに関する以降の説明ではわかりやすくするため、個々のスライスもクラスタのように処理され、もしくはクラスタと称する。なぜならば、個々のスライスは基本的に、ただ１つのスライスしかもたないクラスタと捉えることもできるからである。

このコスト行列ＣＭに、目下存在する２つのクラスタＣ₁，Ｃ₂，Ｃ₃，．．．，Ｃ_nの組み合わせごとに、事前に定義されたコスト関数によって計算されたそれぞれ１つのコスト値ｃｖが入力される。これによって行列が対称となり、対角線上にはゼロだけが含まれるようになる。したがって原則的に、このコスト行列の上側の三角形または下側の三角形を計算すれば十分である。

目下のコスト行列に基づきステップ３．ＩＶにおいて、最小のコスト値ｃｖを有するクラスタペアを決定することができる。したがってそのようなクラスタペアは、互いに最も類似した２つのクラスタである。

この方法がまだ最初のレベルにあるならば、すなわちクラスタツリーＣＴの最下位レベルにあるならば（図４参照）、個々のクラスタは当然ながら個々のスライスＳＬ₁，ＳＬ₂，．．．，ＳＬ₈に対応する。したがってその場合には、マップどうしが最も類似しているスライスペアが選び出される。図４の場合、そのようなスライスペアは、たとえば５番目のスライスと３番目のスライスに対するクラスタである。このため、これら２つのスライスが統合されて１つの新たなクラスタＣが形成される。これは図３の手順によれば、ステップ３．Ｖにおいて行われる。

さらにこれと同時に、このレベルに関して目下の類似度誤差も求められ、すなわちこのレベルに対するコスト値ｃｖが求められる。このコスト値ｃｖはこの最初のレベルでは単に、最も類似した２つのスライスの統合により生じるコスト値に相応する。

図４のクラスタツリーＣＴによれば、左側のスケールに個々のレベルのコスト値ｃｖが記されており、この図では最大コスト値１に正規化されて任意の単位で記述されている。最大コスト値１に到達するのは、ツリーＣＴの一番上において最終的にただ１つのスライスしか残っていない場合である。右側のスケールには、そのつど残されたスライスの個数が記されている。

次にステップ３．ＩＶにおいて、クラスタの個数が１よりも小さいか否かが、すなわちすでにクラスタツリーＣＴの最終レベルに到達したか否かがチェックされる。このことが該当しなければ（分岐"ｎ"）、ステップ３．ＩＩＩに戻り、コスト行列ＣＭが更新される。つまりこれに応じて、事前の行列の２つのクラスタが統合されたことから、１つのクラスタだけ少ないコスト行列が新たに作成される。変更されなかったすべてのクラスタペアについては、当然ながらコスト値ｃｖも不変のままとすることができる。統合されたクラスタペアについてのみ、他のクラスタに対しコスト値の更新が必要である。これを行うためにやはり多種多様な選択肢があり、それらの選択肢は殊に、どのような代表マップによって新たにグルーピングされた２つのクラスタをいっしょに表現するのかに応じて用いられる。１つのクラスタ代表マップへのマージを、すでにステップ３．Ｖにおいて行うことができる。そしてこれに依存して、コスト行列の再計算が行われる。

１つめのバリエーションによれば、新たなクラスタの代表マップの計算は、クラスタに含まれるマップもしくはクラスタの画像情報を適切なやり方で組み合わせることによって行われる。たとえば単に従前のクラスタのマップから、一種の平均値マップが形成される。このためには、２つのクラスタまたはそれらのクラスタ代表マップの強度値の平均を求めればよい。このような平均値マップのために、まだ存在する他の個々のクラスタＣについてコスト値ｃｖを求める目的で、ステップ３．ＩＩで定義したような相応のコスト関数をそのつど用いることができ、これはたとえば次式によって表すことができる：
ここでIは個々のマップの強度値を表す。インデックスkは、新たに形成されたクラスタC_x,Nに対応づけられるすべてのマップを表す。インデックスxは新たなクラスタのインデックスであり、インデックスNはクラスタの新たな総数である。インデックスiは、i = 1...Nのインデックス連番である。つまり新たなクラスタC_x,Nに関して、対応づけられたすべてのマップから平均値マップが形成され、他のクラスタに対する個々のコストが更新される。ここで自明であるとおり、コスト関数は画素ごとに計算され、これはたとえば式（２）〜（４）による種々の可能なコスト関数f_costを用いてすでに説明したようにして行われる。

新たなクラスタ各々について新たな代表マップを計算するのではなく、クラスタに含まれるマップのうちの１つをそのクラスタの代表マップとして選択することもできる。これについても様々なオプションがある。

たとえば１つのバリエーションによれば、他のクラスタもしくはそれらのマップに対し最も低いコスト値を有する新たなクラスタのマップが単に選択される。このことは数学的には以下のように記述される：
このバリエーションの場合、他のクラスタに対し目下最も低いコスト値をもつマップI_minがダイナミックに決定される。

別のバリエーションによれば、あるクラスタにおいてその中で他のマップに対しコストが最小であるマップが選択される。この方法が有用となるのは、あるクラスタ内に２つよりも多くのマップが含まれているときであり、つまりたとえば２つのクラスタがマージされるときに、それらのクラスタのうち少なくとも一方がすでに２つのマップを含んでいる場合である。このコストの計算のためには単に、この方法の開始時に形成される初期状態のコスト行列を用いればよい。なぜならばこのコスト行列には、最初に存在するすべてのマップ間のコスト値が含まれているからである。ただ２つの単一のマップを統合するのであれば、既述の選択肢の場合には、他のすべてのクラスタに対し最小のコストを有するマップを用いればよい。

代表マップとして、新たなクラスタの他のすべてのマップに対し最小のコストを有するマップが実際に選択されると、まだ残されている他のクラスタに対して新たに形成されたクラスタのコストを計算するためには、やはり２つのきわめて簡単なオプションがある。

最初のケースでは、残りのクラスタに対し新たにグルーピングされた２つのクラスタの最も低いコストが採用される。このコストは、目下のコスト行列に基づき直接求めることができる。これは数学的には以下のように表すことができる：

これに対する同様に簡単な代案として、従前のクラスタの最大コストが単に使用され、これは数学的には以下のように表すことができる:

最小のコストを使用する１つめのケースでは、このアルゴリズムは次のステップに対し最小のコスト変化を約束するが、この方法は全体的にみると最適なソリューションを保証することはできない。２つめのケースによれば、各クラスタが比較的狭くなり、つまりクラスタ内の個々のマップは互いに比較的大きな類似度をもつようになる。

ステップ３．ＩＩＩにおいてコスト行列ＣＭが更新されると、ついで再び次のステップ３．ＩＶにおいて目下のコスト行列ＣＭに基づき、最小コストを有するクラスタペアが決定される。図４の実施例の場合、これは第２のスライスＳＬ₂および第４のスライスＳＬ₄に対するクラスタであり、それらが新たなクラスタＣとしてグルーピングされる。次にステップ３．Ｖにおいて予め定められたルールに従い、それら２つのマップがマージされて新たなクラスタが形成され、たとえばそのクラスタに対し適切な代表マップが新たに計算されるかまたは選択され、これと同時に目下のレベルにおけるコスト値ｃｖも更新され、この更新は、該当するクラスタＣのマージにより生じることになる目下のコスト値を、最初のレベルのコスト値に加算することによって行われる。

その後、最後のレベルにおいて、単一のクラスタとして８つのマップすべてを共通に表すただ１つのクラスタＣしか存在しなくなるまで、この方法が続けられる。このようにしてクラスタツリーＣＴ全体が作成され、それに応じてステップ３．ＶＩで判断されて（分岐"ｙ"）、ステップ３．ＶＩＩに進むことができる。

次にこのステップ３．ＶＩＩにおいて、マップの低減の度合いをどの程度にすべきかが設定され、つまりここでは、何個の代表マップとともに、もしくは作成されたクラスタツリーＣＴにおけるどの代表マップが、以降の方法のために最も良好に用いられるのかが設定される。これについてもやはりいくつかのストラテジーの選択肢がある。当然ながら１つの選択肢として、望ましいスライスもしくはマップの個数をそのまま設定することができる。たとえばオペレータは、以降の方法では４つのマップしか使用しないこと、もしくはマップを４つのポジションで測定したいこと、を入力することができる。それらの代表マップもしくはクラスタあるいは対応するスライスを、クラスタツリーＣＴを用いて特定することができる。

別の選択肢として、パーセンテージまたは割合で低減を設定することができ、たとえば最初に存在したスライスの半分に設定することができる。３つめの選択肢によれば、類似度誤差もしくはコスト値ｃｖが考慮され、たとえばそのために、指定したコスト値ｃｖを最大値として許容する閾値が設定される。この閾値は割合として０〜１を指定することができ、たとえｃｖ＝０．５の誤差値を許容可能である。

４つめの選択肢は、コスト値ｃｖ（すなわち類似度誤差）の上昇を考慮しながらスライスの個数を設定することである。図６にはこのことが示されている。この図の上方右側には、被検体頭部の１１個のスライスに対するＢ₁マップが示されている。そして左側に向かう方向で、クラスタツリーの種々のレベルにおける個々の代表マップがそれぞれ示されており、つまり左に向かうにつれて、必要とされる代表マップが各段階ごとに１つずつ少なくなる。このような図の下に示されたダイアグラムには、クラスタもしくはマップの個数＃Ｃの関数として相対的なコスト値ｃｖ（つまりここでは相対的な類似度誤差）が、やはり任意の単位（a. u.）で記されている。このダイアグラムにはっきりと示されているように、４つのスライス数までは誤差が（最大で０．３付近にある）限界内にとどまっているが、それ以降は比較的急峻に値１に向かって上昇していることである。このため有用であるのは、コスト値ｃｖの上昇に基づき、以降の方法では４つのスライスを用いて作業がなされるように設定することである。図面上方には、これら４つのスライスがＢ₁代表マップΔＢ₁Ｒとして、別個に枠で囲まれて描かれている。

個々の代表マップもしくはクラスタが設定されたならば、次にこの方法は図３に従ってさらに次のステップ３．ＶＩＩＩにおいてオプションとして、代表的なスライスＲＳを設定することもできる。そして代表的なスライスＲＳのポジション情報ＰＩは、新たなＢ₁マップもしくはＢ₀マップの以降の測定において使用され、これは現在実行中の測定セッションにおいてＢ₀マップもしくはＢ₁マップを更新するために用いられ、あるいはトレーニングデータセットを処理して、一般に以降の測定セッションに適した磁場分布代表スライスＲＳを設定するために用いられる。たとえばこの目的で、それらのスライスのためのポジション情報ＰＩを測定プロトコルに格納しておくことができる。

既述のように、このような代表スライスＲＳを種々の測定のために個々の検査対象に応じて、またはたとえば頭部測定であるのか腹部測定であるのか等に応じて、あるいは個々の機器形式等に応じて、設定することができる。そしてこのことは、トレーニングデータセットをどのように選択したのかのみに左右される。トレーニングデータセット内において種々の被検体に対し、すなわち種々の患者／被験者に対し、Ｂ₀マップもしくはＢ₁マップを上述のように様々なやり方で組み合わせることができる。

たとえば本発明に従って最適な高周波パルス列を設定するためにＢ₁マップを低減することによっても、達成される磁化ないしは検査対象における励起パターンにいかなる影響も及ぼさないことを検証する目的で、つまりは画像生成においても誤りが見込まれないことを検証する目的で、種々のシミュレーション調査が行われた。ここでは、すでに手短に言及したブロッホシミュレーションを適用した。このシミュレーションでは、それぞれ３ＤーＥＰＩパルスシーケンスを前提とした。Ｂ₀マップすなわちオフ共鳴は、このシミュレーションではさしあたり無視した。目標フリップ角を１５°とし、パルス列を設定するための最適化法としてニュートン最適化法を適用した。

励起パターンの相対的な空間励起誤差を、Ｂ₁マップすべてを最適化問題に使用したソリューションと比較して求めた。ここで相対的な空間励起誤差は、二乗平均誤差 Root Mean Square Error RMSE として計算した。

図７には、本発明に従って低減されたＢ₁マップによるＲＭＳＥと、すべてのＢ₁マップによるソリューションのＲＭＳＥ_fullとの比が、使用したＢ₁マップの個数すなわちクラスタ数＃Ｃの関数として％で表されている。Ｂ₁マップの最大数はここでは１５である。この図には２つの曲線が描かれている。実線の曲線は、コスト行列計算のためにコスト関数ｆ_costとして式（３）による相関係数を適用したバリエーションを示し、点線の曲線は、コスト関数ｆ_costとして式（２）による二乗偏差の和を適用したバリエーションを示す。これら両方のケースにおいて、１つのクラスタに対する代表マップを決定するために、そのクラスタ内の他のすべてのマップに対し最も低いコストを有するマップを用いた。また、コスト行列を更新するために、個々の新たなクラスタに対するコスト値ｃｖとして、他の既存のクラスタに対しそのつど最も高い先行のクラスタのコスト値を採用した。

ここにはっきりと示されているように、相対的な空間励起誤差を著しく上昇させることなく、スライスの約３分の１すなわち５個のスライスまで低減することが可能である。実際に、いくつかの個所においてほとんど０よりも小さい値が得られ、つまり相対的な空間励起誤差が、すべてのＢ₁マップを使用した場合よりも実際にはさらに向上している。ブロッホシミュレーションによって生成された励起パターンにおいても、何ら差異は見当たらない。しかもその際に判明したのは、たとえば先行のクラスタの最大コスト値を新たなコスト値として採用することによって、きわめて狭いクラスタリングが達成されることであり、このようなコスト値の採用はきわめて有利である。

つまり上述の例からわかるのは、本発明による方法に従いすでに事前に適切な代表スライスを決定しておき、それらのスライスにおいてのみＢ₁マップもしくはＢ₀マップを決定するようにすれば、取得時間を著しく短縮できることである。ただしいずれにせよ、マルチスライスｐＴＸ高周波パルスのための計算時間を著しく短縮できるし、各スライスごとに別個に最適な高周波パルス列を設定しようという場合に、マルチスライスｐＴＸ高周波パルス列計算サイクル数も著しく低減できる。最適化問題のディメンションが低減されるので、励起パフォーマンスも向上させることができる。なお、このようにして節約された時間を、分解能を高めてＢ₁マップもしくはＢ₀マップを決定するために利用することもできるし、あるいは患者の動きを考慮するためにＢ₁マップもしくはＢ₀マップを決定する頻度を上げるために利用することもできる。送信チャネル数が増えるにつれて、すべての利点がいっそうはっきりしてくる。

さらにたとえば本発明による方法には、付加的なハードウェアを必要としないという利点もある。本発明は原則的に、これまで知られていたすべてのＭＲ装置に適用可能であり、つまり１つの送信チャネルしかもたないシステムにもｐＴＸシステムにも適用することができる。

最後にもう一度述べておくと、これまで詳しく説明してきた方法ならびに構成は実施例であって、請求項によって規定されているかぎりおいて、本発明の範囲から逸脱することなく、その基本原理を広い範囲にわたって当業者が変更することも可能である。さらに完全を期すために述べておくと、不定冠詞を用いたからといって、該当する特徴が複数存在し得ることを排除するものではない。同様に、「ユニット」および「モジュール」という用語は、それらが複数のコンポーネントから成り、場合によっては空間的に分散させておくことも可能である点を排除するものではない。

１ 磁気共鳴システム
２ 磁気共鳴スキャナ
３ 基本磁場
４ 傾斜磁場システム
５ 全身用高周波コイル
６ 局所コイル
７ 寝台
８ 検査空間
９ 視野／FoV
１０ 制御装置
１１ 傾斜磁場制御ユニット
１２ 高周波送受信ユニット
１３ 高周波受信ユニット
１４ 再構成ユニット
１５ 測定制御ユニット
１６ 記憶装置
１７ 端末インタフェース
２０ 端末装置
２１ コンピュータ
２２ 制御シーケンス設定装置
２３ 入力インタフェース
２４ 高周波パルス設定ユニット
２５ 送出インタフェース装置
２７ ディスプレイ
２８ キーボード
３０ 磁場分布マップ分析装置
３１ 入力インタフェース装置
３２ 磁場分布マップグルーピングモジュール
３３ 代表スライス決定モジュール
３４ 出力インタフェース装置
ｍ 目標磁場
Ｏ 患者／被験者
Ｐ 制御プロトコル
ＡＳ 磁気共鳴システム作動シーケンス
ＢＤ 画像データ
ＧＰ 傾斜磁場パルス列
ＭＰ マルチチャネルパルス列
ＮＷ ネットワーク
ＲＤ 生データ
ＳＧ_x，ＳＧ_y，ＳＧ_z 制御信号
Ｓ₁，．．．，Ｓ_N 送信チャネル
ｋＴＴ ｋ空間傾斜磁場トラジェクトリータイプ
ＳＰ システム固有のパラメータ
ＳＴ シーケンスタイプ
ΔＢ₀ 磁場分布マップ／Ｂ₀マップ
ΔＢ₁ 磁場分布マップ／Ｂ₁マップ
ΔＢ₀Ｒ 磁場分布代表マップ
ΔＢ₁Ｒ 磁場分布代表マップ
ＴＤ トレーニングデータ
ＳＬ スライス
ＳＬ₁，ＳＬ₂，．．．，ＳＬ₈ スライス
ＳＲ スライス低減方法
ＲＳ 磁場分布代表スライス
ＰＩ ポジション情報
ｆ_cost コスト関数
ＣＴＧ クラスタ形成方法
Ｃ 磁場分布マップクラスタ／クラスタ
ＣＴ クラスタツリー
Ｃ₁，Ｃ₂，Ｃ₃，．．．，Ｃ_n クラスタ
ＣＭ コスト行列
ｃｖ コスト値
＃Ｃ クラスタ数
ＲＭＳＥ 二乗平均誤差

Claims (15)

1. 磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）の設定方法であって、
   前記磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）は、磁気共鳴システム（１）から測定領域（９）へ送出される少なくとも１つの高周波パルス列（ＭＰ）を含み、
   第１の個数の目下の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を、前記測定領域のスライス（ＳＬ，ＳＬ₁，．．．，ＳＬ₈）に対して取得し、該磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）に基づき高周波パルス列（ＭＰ）を設定する、
   磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）の設定方法において、
   前記第１の個数の目下の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を所定の取得パターンに基づき取得し、かつ該所定の取得パターンに従って、第１の個数の磁場分布代表スライス（ＲＳ）に対する磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を決定し、なお、該第１の個数の磁場分布代表スライス（ＲＳ）は、予め定められた最適化基準のもとでの、第２の個数のスライスの磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を代表するものであり、なお、前記第１の個数の磁場分布代表スライス（ＲＳ）の個数は、前記第２の個数のスライス（ＳＬ，ＳＬ₁，．．．，ＳＬ₈）の個数よりも少なく、
   および／または
   取得された磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）に基づき、複数の磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）を決定し、なお、該複数の磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）は、予め定められた最適化基準に従い、第１の個数の取得された磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を代表するものであり、かつ、該磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）に基づき高周波パルス列（ＭＰ）を設定し、なお、該磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）の個数は、前記第１の個数の取得された磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）の個数よりも少ない、
   ことを特徴とする、
   磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）の設定方法。
2. 前記磁場分布代表スライス（ＲＳ）を、種々の被検体の複数のトレーニングデータセット（ＴＤ）に基づき決定し、なお、該トレーニングデータセット（ＴＤ）は、該当する被検体に対し取得された複数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を含み、
   有利には、前記取得された複数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）に基づき、複数の磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）を決定し、なお、該磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）は、予め定められた最適化基準に従い、前記取得された複数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を代表するものであり、
   該磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）に基づき、前記磁場分布代表スライスを設定する、
   請求項１記載の方法。
3. 前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）は、前記磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）の部分集合を含み、
   および／または
   １つの磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）の値を、該当する磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）によって表される磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）から生成する、
   請求項１または２記載の方法。
4. 前記最適化基準は、規定の類似度基準に従った磁場分布マップ間の類似度を含む、請求項１から３のいずれか１項記載の方法。
5. 前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）および／または前記磁場分布代表スライス（ＲＳ）を、クラスタ形成方法（ＣＴＧ）を用いて設定し、該手順において、予め定められた最適化基準に従い、複数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）をグルーピングして、磁場分布マップクラスタ（Ｃ，Ｃ₁，Ｃ₂，．．．，Ｃ_n）を形成する、請求項１から４のいずれか１項記載の方法。
6. 複数のレベルで前記グルーピングを行い、その際に、前記予め定められた最適化基準に従い相互間で最小の偏差を有する磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）または磁場分布マップクラスタ（Ｃ，Ｃ₁，Ｃ₂，．．．，Ｃ_n）を、各レベルごとに２つずつまとめてグルーピングし、次のレベルのための１つの磁場分布マップクラスタ（Ｃ，Ｃ₁，Ｃ₂，．．．，Ｃ_n）を形成する、請求項５記載の方法。
7. ２つの磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）間および／または２つの磁場分布マップクラスタ（Ｃ，Ｃ₁，Ｃ₂，．．．，Ｃ_n）間の偏差をコスト関数（ｆ_cost）によって求め、および／または、前記クラスタ形成方法（ＣＴＧ）の各レベルごとに１つのコスト値（ｃｖ）を計算する、請求項５または６記載の方法。
8. 磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）の集合および／または磁場分布マップクラスタ（Ｃ，Ｃ₁，Ｃ₂，．．．，Ｃ_n）の集合に対し、コスト行列（ＣＭ）を作成し、該コスト行列（ＣＭ）を各レベルごとに更新する、請求項４から７のいずれか１項記載の方法。
9. 複数の磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）および／または複数の磁場分布代表スライス（ＲＳ）を以下の判定基準すなわち、
   予め定められた最小数の磁場分布代表マップおよび／または磁場分布代表スライス、
   予め定められた低減水準、
   最大許容コスト値（ｃｖ）、
   磁場分布代表マップおよび／または磁場分布代表スライスの個数に応じたコスト値（ｃｖ）の上昇特性、
   前記磁場分布代表マップを最適に選択するために前記トレーニングデータセットから求められた判定基準、
   のうち少なくとも１つの判定基準に従って決定する、
   請求項２または請求項２を引用する請求項３から８のいずれか１項記載の方法。
10. 前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）および／または前記磁場分布代表スライス（ＲＳ）を以下の入力パラメータすなわち、
    種々のタイプの磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を当該方法においてどのように重み付けるのかをセットする重み付け値、
    測定領域内に規定された関心領域（ＲＯＩ）、
    生成すべき磁気共鳴システム作動シーケンスのシーケンスタイプ（ＳＴ）、
    のうち少なくとも１つの入力パラメータに基づき決定する、
    請求項１から９のいずれか１項記載の方法。
11. 磁気共鳴システム（１）の作動方法において、
    最初に、請求項１から１０のいずれか１項記載の方法によって作動シーケンス（ＡＳ）を設定し、次に、該作動シーケンス（ＡＳ）を用いて前記磁気共鳴システム（１）を作動することを特徴とする、
    磁気共鳴システム（１）の作動方法。
12. 磁場分布マップ分析装置（３０）において、
    入力インタフェース装置（３１）と、磁場分布マップグルーピングモジュール（３２）と、代表スライス決定モジュール（３３）と、出力インタフェース装置（３４）とが設けられており、
    前記入力インタフェース装置（３１）は、第１の個数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を捕捉し、
    前記磁場分布マップグルーピングモジュール（３２）は、捕捉された磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）に基づき、磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）および／または磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）から成る複数のクラスタ（Ｃ）を決定するように構成されており、なお、前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）は、予め定められた最適化基準に従った場合の、第１の個数の取得された磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を代表するものであり、該磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）の個数は、前記第１の個数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）の個数よりも少なく、
    前記代表スライス決定モジュール（３３）は、前記磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）および／または前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）から成るクラスタ（Ｃ）に基づき、複数の磁場分布代表マップスライス（ＲＳ）を決定するように構成されており、
    前記出力インタフェース装置（３４）は、決定された前記磁場分布代表マップ（ΔＢ₀Ｒ，ΔＢ₁Ｒ）および／または決定された磁場分布代表スライス（ＲＳ）に関するポジション情報（ＰＩ）を出力する、
    ことを特徴とする、
    磁場分布マップ分析装置（３０）。
13. 磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）を設定する制御シーケンス設定装置（２２）であって、
    前記磁気共鳴システム作動シーケンス（ＡＳ）は、磁気共鳴システム（１）から測定領域（９）へ送出される少なくとも１つの高周波パルス列（ＭＰ）を含み、
    複数の磁場分布マップ（ΔＢ₀，ΔＢ₁）を捕捉するための入力インタフェース装置（２３）と、
    請求項１２記載の磁場分布マップ分析装置（３０）と、
    前記磁場分布マップおよび／または前記磁場分布代表マップに基づき高周波パルス列（ＭＰ）を設定する高周波パルス設定ユニット（２４）と、
    が設けられていることを特徴とする、
    制御シーケンス設定装置（２２）。
14. 高周波送信装置（６）と傾斜磁場システム（４）と制御装置（１５）とを備えた磁気共鳴システム（１）であって、
    所望の測定を実施するため、予め定められた作動シーケンス（ＡＳ）に基づき高周波パルス列を送信し、該高周波パルスに整合させて、前記傾斜磁場システムを介して傾斜磁場パルス列（ＧＰ）を送信するように構成されている、
    磁場共鳴システム（１）において、
    作動シーケンスを設定し、該作動シーケンスを前記制御装置（１５）へ伝達するために、請求項１３記載の制御シーケンス設定装置（２２）が設けられていることを特徴とする、
    磁気共鳴システム（１）。
15. 磁場分布マップ分析装置（３０）および／または制御シーケンス設定装置（２２）の記憶装置にダイレクトにロード可能なコンピュータプログラムであって、
    該プログラムが前記磁場分布マップ分析装置（３０）および／または前記制御シーケンス設定装置（２２）において実行されると、請求項１から１１のいずれか１項記載の方法のすべてのステップを実行させるためのプログラムコードセグメントを有することを特徴とする、
    コンピュータプログラム。