JP6462211B2 - 磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージング方法 - Google Patents

Description

実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージング方法に関する。

磁気共鳴イメージングは、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンを、そのラーモア（Larmor）周波数のＲＦ（Radio Frequency）パルスで磁気的に励起し、この励起に伴い発生する磁気共鳴信号のデータから画像を生成する撮像法である。

かかる撮像法の１つに、定常状態自由歳差運動（ＳＳＦＰ：Steady State Free Precession）を利用した撮像法（以下、ＳＳＦＰ法）がある。ＳＳＦＰ法では、一定のフリップ角（例えば、α°）且つ一定の間隔のＲＦパルスにより原子核スピンを繰り返し励起し、Ｔ₁回復及びＴ₂減衰が定常状態に到達するまで待機してから磁気共鳴信号を収集する。

また、ＳＳＦＰ法は、高速な撮像を行う目的で、パラレルイメージング（ＰＩ：Parallel Imaging）と呼ばれる技術を組み合わせて用いられることが多い。例えば、ＰＩの１つであるＳＥＮＳＥ（Sensitivity Encoding）は、複数のコイルエレメントを用いて出力画像解像度よりも低いｋ空間解像度で撮像を行い、ｋ空間解像度の不足によって生じた画像の折り返し信号をコイルエレメント毎の感度の違いを利用して分離することで、少ないデータ量で出力画像を得る技術である。コイルエレメント毎の感度分布情報は、通常、出力画像のデータを収集するイメージングとは別の撮像を行うことで収集される。しかしながら、感度分布情報を収集するための撮像の時点での被検体や磁場の条件が、イメージングを実行する時点での被検体や磁場の条件と一致していないときには、感度の違いによって出力画像の画質が低下する。

特開２００９−２７９２３８号公報

Pruessmann K.P. et al., "SENSE：Sensitivity Encoding for Fast MRI," Mag.Reson.in Med. 42:952-962, 1999 Pruessmann K.P. et al., "Advances in Sensitivity Encoding with Arbitrary k-Space Trajectories," Mag.Reson.in Med. 46:638-651, 2001.

本発明が解決しようとする課題は、出力画像の画質を向上することができる磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージング方法を提供することである。

実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、シーケンス制御部と、画像生成部とを備える。シーケンス制御部は、出力画像のデータを収集するイメージングの実行中であって該出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集する。画像生成部は、前記キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、該感度分布情報と前記出力画像のデータとを用いて、出力画像を生成する。シーケンス制御部は、キャリブレーションデータを収集する際に、ｋ空間内の同一の位置を複数回サンプリングする。

図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置の構成を示す機能ブロック図。 図２は、第１の実施形態における一連の撮像の概要を説明するための図。 図３は、第１の実施形態における第２の撮像を説明するための図。 図４は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャート。 図５は、第１の実施形態における感度分布撮像を説明するための図。 図６は、第１の実施形態におけるイメージングを説明するための図。 図７は、第１の実施形態におけるイメージングの処理手順を示すフローチャート。 図８は、第１の実施形態のイメージングにおいて収集されるデータを説明するための図。 図９は、第１の実施形態における画像生成の処理手順を示すフローチャート。 図１０は、第１の実施形態における画像生成を説明するための図。 図１１は、変形例１における減衰に伴う強度補正を説明するための図。 図１２は、変形例１における減衰に伴う強度補正を説明するための図。 図１３は、画像生成の他の処理手順を示すフローチャート。 図１４は、実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図。

以下、図面を参照しながら、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ装置）及び磁気共鳴イメージング方法を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、各実施形態において説明する内容は、原則、他の実施形態においても同様に適用することができる。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の構成を示す機能ブロック図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、静磁場電源１０２と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０４と、寝台１０５と、寝台制御部１０６と、送信コイル１０７と、送信部１０８と、受信コイル１０９と、受信部１１０と、シーケンス制御部１２０と、計算機１３０（「画像処理装置」とも呼ばれる）とを備える。なお、ＭＲＩ装置１００に、被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。また、図１に示す構成は一例に過ぎない。例えば、シーケンス制御部１２０及び計算機１３０内の各部は、適宜統合若しくは分離して構成されてもよい。

静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、超伝導磁石等であり、静磁場電源１０２から電流の供給を受けて励磁する。静磁場電源１０２は、静磁場磁石１０１に電流を供給する。なお、静磁場磁石１０１は、永久磁石でもよく、この場合、ＭＲＩ装置１００は、静磁場電源１０２を備えなくてもよい。また、静磁場電源１０２は、ＭＲＩ装置１００とは別に備えられてもよい。

傾斜磁場コイル１０３は、中空の円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０３は、互いに直交するＸ、Ｙ、及びＺの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０４から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、及びＺの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。傾斜磁場コイル１０３によって発生するＸ、Ｙ、及びＺの各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス用傾斜磁場Ｇs、位相エンコード用傾斜磁場Ｇe、及び読み出し用傾斜磁場Ｇrである。傾斜磁場電源１０４は、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する。

寝台１０５は、被検体Ｐが載置される天板１０５ａを備え、寝台制御部１０６による制御の下、天板１０５ａを、被検体Ｐが載置された状態で、傾斜磁場コイル１０３の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０５は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御部１０６は、計算機１３０による制御の下、寝台１０５を駆動して天板１０５ａを長手方向及び上下方向へ移動する。

送信コイル１０７は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、送信部１０８からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。また、送信コイル１０７は、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられる磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号）を受信する。送信コイル１０７は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信部１１０へ出力する。送信部１０８は、対象とする原子の種類及び磁場強度で定まるラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０７に供給する。なお、例えば、送信コイル１０７は、ＷＢ（Whole Body）コイルである。

受信コイル１０９は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられるＭＲ信号を受信する。受信コイル１０９は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信部１１０へ出力する。なお、第１の実施形態において、受信コイル１０９は、複数のコイルエレメントを有するアレイコイルである。

なお、上述した送信コイル１０７及び受信コイル１０９は一例に過ぎない。送信機能のみを備えたコイル、受信機能のみを備えたコイル、若しくは送受信機能を備えたコイルのうち、１つ若しくは複数を組み合わせることによって構成されればよい。

受信部１１０は、受信コイル１０９から出力されるＭＲ信号を検出し、検出したＭＲ信号に基づいてＭＲデータを生成する。具体的には、受信部１１０は、受信コイル１０９から出力されるＭＲ信号をデジタル変換することによってＭＲデータを生成する。また、受信部１１０は、生成したＭＲデータをシーケンス制御部１２０へ送信する。なお、受信部１１０は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０３等を備える架台装置側に備えられてもよい。

シーケンス制御部１２０は、計算機１３０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０４、送信部１０８及び受信部１１０を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０４が傾斜磁場コイル１０３に供給する電流の強さや電流を供給するタイミング、送信部１０８が送信コイル１０７に供給するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信部１１０がＭＲ信号を検出するタイミング等が定義される。例えば、シーケンス制御部１２０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路である。

なお、シーケンス制御部１２０は、傾斜磁場電源１０４、送信部１０８及び受信部１１０を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信部１１０からＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを計算機１３０へ転送する。

計算機１３０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、画像の生成等を行う。計算機１３０は、インタフェース部１３１、記憶部１３２、制御部１３３、入力部１３４、表示部１３５、及び画像生成部１３６を備える。また、制御部１３３は、撮像条件設定部１３３ａを備える。

インタフェース部１３１は、シーケンス情報をシーケンス制御部１２０へ送信し、シーケンス制御部１２０からＭＲデータを受信する。また、インタフェース部１３１は、ＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを記憶部１３２に格納する。記憶部１３２に格納されたＭＲデータは、制御部１３３によってｋ空間に配置される。この結果、記憶部１３２は、ｋ空間データを記憶する。

記憶部１３２は、インタフェース部１３１によって受信されたＭＲデータや、制御部１３３によってｋ空間に配置されたｋ空間データ、画像生成部１３６によって生成された画像データ等を記憶する。例えば、記憶部１３２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。

入力部１３４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力部１３４は、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。表示部１３５は、制御部１３３による制御の下、撮像パラメータの入力を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）や、画像生成部１３６によって生成された画像等を表示する。表示部１３５は、例えば、液晶表示器等の表示デバイスである。

制御部１３３は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行い、撮像や画像の生成、画像の表示等を制御する。例えば、撮像条件設定部１３３ａは、撮像パラメータの入力をＧＵＩ上で受け付け、受け付けた撮像パラメータに従ってシーケンス情報を生成する。また、撮像条件設定部１３３ａは、生成したシーケンス情報をシーケンス制御部１２０へ送信する。例えば、制御部１３３は、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の集積回路、ＣＰＵ、ＭＰＵ等の電子回路である。

画像生成部１３６は、ｋ空間データを記憶部１３２から読み出し、読み出したｋ空間データにフーリエ変換等の再構成処理を施すことで、画像を生成する。

まず、第１の実施形態の概要を説明する。以下に説明するように、第１の実施形態では、撮像対象部位として「心臓」を想定し、ＳＳＦＰ法及びＰＩを用いて、心臓の断面像を時系列で収集する例を想定する。そこで、第１の実施形態では、複数のコイルエレメントを有する受信コイル１０９の利用を想定し、１つの検査で行われる一連の撮像の中で、コイルエレメント毎の感度分布情報を収集する。感度分布情報は、コイルエレメントの感度分布を表す情報であり、画像の感度をコイルエレメント間で均一に補正するための補正処理や、ＰＩにおいて折り返し信号を分離するための分離処理に用いられる。言い換えると、同一の感度分布情報を、補正処理及び分離処理に用いることができる。なお、以下では、感度分布情報を得るための元となるデータをキャリブレーションデータと呼び、診断等の目的で出力される出力画像のデータを主データと呼ぶ。

図２は、第１の実施形態における一連の撮像の概要を説明するための図である。図２に示すように、通常、１つの検査で行われる一連の撮像の中には、複数の撮像が含まれている。各撮像は、主データを収集するために実行される「イメージング」と、位置決め画像やキャリブレーションデータ、あるいは磁場の均一性を補正するためのシミング情報等を収集するために実行される「イメージング以外の撮像（準備撮像等とも呼ばれる）」とに大別される。

図２において、『第１の撮像』は、キャリブレーションデータを収集するための撮像であるので「イメージング以外の撮像」である。一方、『第２の撮像』は、主データを収集するための撮像であるので「イメージング」であるが、第１の実施形態では、この『第２の撮像』においてもキャリブレーションデータを収集する。ここでは、『第１の撮像』で収集されたキャリブレーションデータを「第１のキャリブレーションデータ」と呼び、『第２の撮像』で収集されたキャリブレーションデータを「第２のキャリブレーションデータ」と呼んで区別する。なお、『第１の撮像』で収集及び再構成されるデータは、１枚のキャリブレーションデータであっても複数枚のキャリブレーションデータであってもよい。一方、『第２の撮像』で収集及び再構成されるデータは、複数枚であり、キャリブレーションデータと、主データとを含む。図２の『（その他の撮像）』は、『第１の撮像』及び『第２の撮像』の前後に、その他の撮像を実行しても、あるいはしなくてもよいことを表す。

図３は、第１の実施形態における第２の撮像を説明するための図である。第１の実施形態では、ＳＳＦＰ法のパルスシーケンスにより主データを収集することを想定する。このＳＳＦＰ法には、撮像開始（一定のフリップ角且つ一定の間隔のＲＦパルスの印加開始）から定常状態に到達したものとして扱うまでの時間帯（以下、非定常時間）が存在する。この非定常時間（若しくは、定常状態に到達したものとして扱う相対的な時刻）は、撮像パラメータの１つであり、パルスシーケンスのプリセット情報として予め設定されてもよいし、あるいは、操作者からの入力を受け付けて、設定若しくは調整されてもよい。なお、第１の実施形態では、操作者からの設定若しくは調整が可能という意味で、定常状態に到達したものとして扱う時刻を「ユーザ設定時刻」と呼ぶ。

図３に示すように、第１の実施形態では、主データは、ユーザ設定時刻以降に収集され、第２のキャリブレーションデータは、ユーザ設定時刻よりも前に収集される。即ち、主データは、定常状態到達後に収集され、第２のキャリブレーションデータは、定常状態到達前に収集される。なお、図３に示すように、第１の実施形態では、特に信号強度の安定性が低い撮像開始直後の時間帯（以下、低安定時間）に収集されたデータについては、第２のキャリブレーションデータとして利用せずに、破棄する。即ち、画像生成部１３６は、収集された第２のキャリブレーションデータのうち、低安定時間に収集されたデータ以外のデータを用いて、出力画像を生成する。なお、この低安定時間（若しくは、低安定時間の終了に対応する相対的な時刻）も、撮像パラメータの１つとして、設定若しくは調整が可能である。

図４は、第１の実施形態における処理手順を示すフローチャートである。上述したように、以下では、ＳＳＦＰ法及びＰＩを用いて、心臓の断面像を時系列で収集する例を説明する。なお、以下では、各種撮像パラメータの設定を行う撮像計画段階や、天板１０５ａの移動等を適宜省略する。

図４に示すように、シーケンス制御部１２０は、心臓が概ね磁場中心に位置付けられた状態で位置決め撮像を実行し、位置決め画像として、例えば、アキシャル像、サジタル像、及びコロナル像の３断面像を収集する（ステップＳ１０１）。すると、撮像条件設定部１３３ａが、例えば、位置決め画像を表示部１３５に表示し、操作者から、後段のマルチスライス撮像の撮像領域の指定を受け付ける。

続いて、シーケンス制御部１２０は、マルチスライス撮像を実行し、マルチスライス像を収集する（ステップＳ１０２）。例えば、このマルチスライス像は、被検体Ｐの心臓を含む複数枚のアキシャル像であり、後段のイメージングで収集される心臓の断面像の位置（以下、撮像断面位置）を算出するために用いられる。なお、シーケンス制御部１２０は、ＳＳＦＰ法に限らず、例えば、ＦＦＥ（Fast Field Echo）法や、ＦＳＥ（Fast Spin Echo：高速スピンエコー）法、ＦＳＥ法にハーフフーリエ法を適用したＦＡＳＥ（Fast Asymmetric Spin Echo）法等、他の撮像法を用いて、このマルチスライス撮像を実行することができる。

撮像条件設定部１３３ａは、ステップＳ１０２で収集されたマルチスライス像から心臓の撮像断面位置を算出し、操作者からの調整を適宜受け付けて、撮像断面位置を設定する（ステップＳ１０３）。例えば、後段のイメージングでは、心臓の断面像として、垂直長軸像、水平長軸像、二腔断面像、三腔断面像、四腔断面像等が、１種類又は複数種類収集される。このため、撮像条件設定部１３３ａは、マルチスライス像から、これらの断面像を収集するための撮像断面位置を算出する。なお、撮像断面位置の算出は、公知の画像処理技術等を用いて実現することができる。

次に、シーケンス制御部１２０は、感度分布撮像を実行し、第１のキャリブレーションデータを収集する（ステップＳ１０４）。図５は、第１の実施形態における感度分布撮像を説明するための図である。図５に示すように、例えば、シーケンス制御部１２０は、心臓を含み、且つ被検体Ｐの体の幅よりも広い範囲を撮像領域Ｒ１として、感度分布撮像を実行する。第１のキャリブレーションデータは、例えば、複数枚のアキシャル像である。なお、シーケンス制御部１２０は、ＳＳＦＰ法に限らず、例えば、ＦＦＥ法や、ＦＡＳＥ法等、他の撮像法を用いて、この感度分布撮像を実行することができる。また、シーケンス制御部１２０は、例えば、マルチスライス撮像や、イメージングよりも低い解像度で、この感度分布撮像を行うことができる。

このステップＳ１０４で収集された第１のキャリブレーションデータは、後段の画像生成の処理において、コイルエレメント毎の感度分布情報を求めるために用いられる。その際には、画像の撮像断面位置に一致するように、複数枚のアキシャル像からのリスライシングが行われる（例えば、図５の撮像断面位置Ｒ２を参照）。アキシャル像同士の間にはスライス厚やスライス間隔も存在するため、リスライシングは、データの補間を伴う場合もあり、その分感度分布情報の精度が低下するとも考えられる。もっとも、後述するように、第１の実施形態において、第１のキャリブレーションデータは、第２のキャリブレーションデータから求められた感度分布情報に対する強度比の適用のみに用いられるので、上述したような精度の低下を抑制することができる。

図４に戻り、必要に応じてその他の撮像を実行すると、次に、シーケンス制御部１２０は、ＳＳＦＰ法のパルスシーケンスによりイメージングを実行し、第２のキャリブレーションデータ及び主データを収集する（ステップＳ１０５）。ここで収集される第２のキャリブレーションデータは、主データと同一の撮像断面位置のデータである。このため、後段の画像生成の処理において、第２のキャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を求める場合には、上述したようなリスライシングは不要である。

図６は、第１の実施形態におけるイメージングを説明するための図である。第１の実施形態では、心電信号に同期しながらＳＳＦＰ法によるパルスシーケンスを実行し、心臓の断面像を時系列で収集する。ＳＳＦＰ法は、時系列の画像の収集に適した撮像法である。ここで、図３を用いて説明したように、ＳＳＦＰ法には、撮像開始（一定のフリップ角且つ一定の間隔のＲＦパルスの印加開始）から定常状態到達までの非定常時間が存在する。図６において、プリパレーション部分Ｐ１が、この非定常時間に収集される第２のキャリブレーションデータに対応し、イメージング部分Ｐ２が、定常状態到達後に収集される主データに対応する。

図７は、第１の実施形態におけるイメージングの処理手順を示すフローチャートである。シーケンス制御部１２０は、予め設定された撮像パラメータに従い、例えば、図７に示すような判定を行いながら、第２のキャリブレーションデータ及び主データを収集する。

例えば、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する時間帯であるかを判定し（ステップＳ１０５−１）、その時間帯であると判定すると（ステップＳ１０５−１，Ｙｅｓ）、第２のキャリブレーションデータを収集する（ステップＳ１０５−２）。なお、第１の実施形態において、シーケンス制御部１２０は、受信コイル１０９の各コイルエレメントについて、第２のキャリブレーションデータを収集する。

また、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する時間帯でないと判定すると（ステップＳ１０５−１，Ｎｏ）、主データを収集する時間帯であるか否かを判定する（ステップＳ１０５−３）。そして、その時間帯であると判定すると（ステップＳ１０５−３，Ｙｅｓ）、シーケンス制御部１２０は、主データを収集する（ステップＳ１０５−４）。

一方、シーケンス制御部１２０は、主データを収集する時間帯でないと判定すると（ステップＳ１０５−３，Ｎｏ）、データ収集を完了したか否かを判定する（ステップＳ１０５−５）。完了していないと判定した場合には（ステップＳ１０５−５，Ｎｏ）、シーケンス制御部１２０は、ステップＳ１０５−１の処理に戻る。一方、完了したと判定した場合には（ステップＳ１０５−５，Ｙｅｓ）、シーケンス制御部１２０は、データ収集の処理を終了する。

図８は、第１の実施形態のイメージングにおいて収集されるデータを説明するための図である。図８では、第２のキャリブレーションデータとしてサンプリングされるｋ空間内での位置、及び、主データとしてサンプリングされるｋ空間内での位置を、時間方向と、位相エンコード方向（Phase Encode方向）との２軸で表す。なお、図８においては、サンプリング対象の位置を黒丸で示し、サンプリング対象でない位置を白丸で示す。

例えば、図８に示すように、第２のキャリブレーションデータのｋ空間内での位置と、主データのｋ空間内での位置とは、異なる。即ち、例えば、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する際は、位相エンコード方向についてｋ空間の中心に近い位置をフルサンプリングし、主データを収集する際は、ｋ空間全体を間引きサンプリングすることができる。言い換えると、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する場合は、ｋ空間の中心に近い部分領域をフルサンプリングする。なお、間引きサンプリングは、ＰＩとして、例えばＳＥＮＳＥによる再構成を想定したものである。

また、Ｃａｒｔｅｓｉａｎでない再構成、例えば、Ｎｏｎ−Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ＳＥＮＳＥを利用する場合にも、第２のキャリブレーションデータ及び主データの位置を変化させることができる。例えば、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する際は、ｋ空間の中心に近い位置をＣａｒｔｅｓｉａｎサンプリングで収集し、主データを収集する際は、Ｎｏｎ−Ｃａｒｔｅｓｉａｎ（例えば、Ｒａｄｉａｌや、Ｓｐｉｒａｌ）サンプリングで収集することができる。

なお、図８の例では、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータの撮像において同一の位置を３回収集している。言い換えると、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを繰り返し収集する場合に、サンプリング対象のデータのｋ空間内における位置を、時刻間で変化させずに収集する。この場合、後段の画像生成において、画像生成部１３６は、例えば、Ｓ／Ｎ比改善のために、複数回収集された同一の位置の第２のキャリブレーションデータの重み付き平均を利用してもよいし、あるいは、複数の同一の位置の第２のキャリブレーションデータの中から１つを選択して利用してもよい。

さて、図４に戻り、シーケンス制御部１２０によるデータ収集が完了すると、続いて、画像生成部１３６が、第１のキャリブレーションデータ、第２のキャリブレーションデータ、及び主データを用いて、画像生成の処理を実行する（ステップＳ１０６）。

図９は、第１の実施形態における画像生成の処理手順を示すフローチャートであり、図１０は、第１の実施形態における画像生成を説明するための図である。図９に示すように、まず、画像生成部１３６は、第１のキャリブレーションデータをリスライシングして再構成し、ボディコイル画像と、ＲＭＳ（Root Mean Square）画像とを生成する（ステップＳ１０６−１）。

シーケンス制御部１２０は、第１のキャリブレーションデータを収集する際には、送信コイル１０７の送受信によるデータ収集と、送信コイル１０７の送信と受信コイル１０９の受信との組み合わせによるデータ収集とを行う。即ち、シーケンス制御部１２０は、送信については、送信コイル１０７で行うが、受信については、送信コイル１０７による受信と受信コイル１０９による受信とを切り替える。送信コイル１０７で受信された第１のキャリブレーションデータから再構成された画像を「ボディコイル画像」と呼び、受信コイル１０９の各コイルエレメントで受信された第１のキャリブレーションデータから再構成された画像を「コイル画像」と呼ぶ。また、各コイル画像の二乗和の平方根が「ＲＭＳ画像」である。なお、ボディコイル画像やＲＭＳ画像を生成する前に、ローパスフィルタを適用してもよい。また、送信コイル１０７の送受信によるデータ収集が行われない場合には、コイルエレメント毎の感度むら（感度の違い）を抑えた仮想的なボディコイル画像を生成してもよい。

例えば、画像生成部１３６は、図１０の（Ａ）に示すように、第１のキャリブレーションデータから、ボディコイル画像である『ＢＣ画像』と、コイル画像である『Ｃ₁画像』、『Ｃ₂画像』、『Ｃ₃画像』と、これらのコイル画像のＲＭＳ画像である『ＲＭＳ画像』とを生成する。なお、ここでは、コイルエレメントが３の場合を例示する。

図９に戻り、続いて、画像生成部１３６は、ボディコイル画像と、ＲＭＳ画像との強度比を算出する（ステップＳ１０６−３）。この強度比は、後段のステップＳ１０６−４において、第２のキャリブレーションデータに対応するボディコイル画像を仮想的に生成するために用いられ、即ち、コイルエレメント間の感度むらを補正するために用いられる。なお、再構成された画像の位相成分が不要であれば、例えば、複素数で表現される強度比の位相成分をゼロとしておいてもよい。

次に、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータを再構成し、各コイル画像と、ＲＭＳ画像とを生成する（ステップＳ１０６−２）。例えば、画像生成部１３６は、図１０の（Ｂ）に示すように、第２のキャリブレーションデータから、コイル画像である『Ｃ₁´画像』、『Ｃ₂´画像』、『Ｃ₃´画像』と、これらのコイル画像のＲＭＳ画像である『ＲＭＳ´画像』とを生成する。なお、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータからこれらの画像を生成する際に、リスライシングをする必要はない。

ここで、第１の実施形態において、シーケンス制御部１２０は、第２のキャリブレーションデータを収集する際には、送信コイル１０７の送信と受信コイル１０９の受信との組み合わせによるデータ収集のみを行う。即ち、シーケンス制御部１２０は、送信については、送信コイル１０７で行い、受信については、受信コイル１０９で行う。このため、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータに対応するボディコイル画像を生成することができない。図１０の（Ｂ）において、『ＢＣ´画像』が点線で表されているのはこの意味である。

そこで、図９に戻り、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータから生成されたＲＭＳ画像（『ＲＭＳ´画像』）に、第１のキャリブレーションデータから求められた強度比を適用することで、第２のキャリブレーションデータに対応するボディコイル画像を仮想的に生成し、これを用いて、各コイルエレメントの感度分布情報を推定する（ステップＳ１０６−４）。

例えば、画像生成部１３６は、図１０の（Ｃ）に示すように、第１のキャリブレーションデータから得られた『ＢＣ画像』と『ＲＭＳ画像』との強度比が、第２のキャリブレーションデータに対応する『ＢＣ´画像』と『ＲＭＳ´画像』との強度比と等しいとの仮定に基づき、『ＢＣ´画像』を生成する。そして、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータから得られた各コイル画像の画素値をボディコイル画像の画素値で除することで、各コイルエレメントの感度分布情報を得る。例えば、画像生成部１３６は、『Ｃ₁´画像』の画素値を『ＢＣ´画像』の画素値で除し、『Ｃ₂´画像』の画素値を『ＢＣ´画像』の画素値で除し、『Ｃ₃´画像』の画素値を『ＢＣ´画像』の画素値で除す。

図９に戻り、こうして、各コイルエレメントの感度分布情報が得られたので、画像生成部１３６は、これを利用して、ＰＩにより画像を再構成する（ステップＳ１０６−５）。なお、画像生成部１３６は、図６に示したイメージング部分Ｐ２のデータを、例えば、前から順に再構成に用いるデータの区間を少しずつずらしながら再構成することで、時系列の画像を得る。あるいは、画像生成部１３６は、例えば、複数の心拍に分散するセグメントデータであって、ある心拍位相に対応するセグメントデータを各心拍から集約し、その心拍位相に対応する画像を再構成する。そして、画像生成部１３６は、複数の心拍位相について、同様の再構成を行うことで、時系列の画像を得る。なお、例えば、時系列の画像は、動画再生され、医師や技師に提示される。

なお、実施形態は、図４に示す処理手順に限られるものではない。例えば、ステップＳ１０４で説明した感度分布撮像は、必ずしも、イメージングの前までに実行されなければならないものではなく、画像生成の前までに実行されればよい。また、例えば、ステップＳ１０２で実行したマルチスライス撮像と、ステップＳ１０４で実行した感度分布撮像とは、３次元のデータを収集することで、兼ねてもよい。また、例えば、ステップＳ１０６の画像生成は、例えば、ある断面像の生成に必要なデータの収集が完了した時点で、データ収集の全体（例えば、複数枚の断面像分のデータ収集）が完了する前であっても開始し、データ収集を継続しながら同時に行ってもよい。なお、複数枚の断面像分のデータ収集が行われる場合、シーケンス制御部１２０は、第２の撮像を複数回行い、図６や図７に示した処理手順を複数回繰り返せばよい。

上述してきたように、第１の実施形態では、シーケンス制御部１２０は、主データを収集するイメージングの実行中であって主データを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集する。また、画像生成部１３６は、キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、この感度分布情報と主データとを用いて出力画像を生成する。

かかる第１の実施形態によれば、各コイルエレメントの感度分布情報の精度を高めることができ、画質を向上することができる。即ち、第１の撮像で得られた第１のキャリブレーションデータからリスライシングにより直接コイルエレメント毎の感度分布情報を得る場合、その精度は低く、再構成された画像の画質も、低くならざるを得ない。これに対し、第１の実施形態では、第２の撮像で得られた第２のキャリブレーションデータから、リスライシングすることなくコイルエレメント毎の感度分布情報を得ることができるので、感度分布情報の精度を高めることができ、再構成された画像の画質も高い。また、第１の実施形態によれば、イメージングの実行中であって主データを収集する時間帯以外の時間帯である非定常時間を有効活用するものであるので、撮像時間が長くなってしまうおそれや、撮像されたデータ量が大幅に増えるおそれもない。画質を向上させるための時間やデータ量といったコストを、余計に費やす必要がない。

（第１の実施形態の変形例１）
上述した第１の実施形態では、図３を用いて説明したように、ＳＳＦＰ法の非定常時間において収集されたキャリブレーションデータから、コイルエレメント毎の感度分布情報を得た。ところで、図３からも明らかであるように、非定常時間において、平均的な信号の強度は、徐々に減衰していく。そこで、感度分布情報を求める際にも、この減衰を考慮することが望ましく、仮に考慮しない場合には、再構成された画像に乱れが生じるおそれがある。そこで、例えば、変形例１における画像生成部１３６は、減衰中の信号の強度比を推定し、推定した強度比を用いてキャリブレーションデータの強度を補正する（データ間の強度差を小さくする）。

非定常時間中、第２のキャリブレーションデータが、同じ断面像について繰り返し複数枚分収集される場合には、画像生成部１３６は、その複数枚分のデータを時系列のデータとして比較することで、強度を補正するための関数（信号の強度と時刻との関係）を算出することができる。また、同じ断面像について１枚分しか収集されない場合であっても、ｋ空間内の同一の位置が複数回サンプリングされれば、画像生成部１３６は、強度を補正するための関数を算出することができる。勿論、第２のキャリブレーションデータが、同じ断面像について繰り返し複数枚分収集される場合にも、１枚分の第２のキャリブレーションデータを収集する際に、ｋ空間内の同一の位置が複数回サンプリングされれば、画像生成部１３６は、これを用いて、強度を補正するための関数を算出することができる。

図１１及び１２は、変形例１における減衰に伴う強度補正を説明するための図である。図１１に示す例では、サンプリング対象の位置は、１２位相エンコード分であるが、シーケンス制御部１２０は、例えば、ｋ空間の中心に近い特定の位相エンコードについては、図１１に示すように、複数回サンプリングする。

このように特定の位置について複数回のサンプリングが行われることで、図１２に示すように、画像生成部１３６は、ｋ空間の強度の値に対する関数フィッティングを行うことができるようになる。例えば、画像生成部１３６は、強度を、時刻に対する２次関数や、３次関数、指数関数で表した上で、回帰により、その係数を算出することができる。強度としては、例えば、各エンコードラインにおけるサンプリング対象の点の大きさの総和を用いる。なお、画像生成部１３６は、関数フィッティングにおいて、例えば、主データから算出できる、定常状態における信号の強度を用いてもよい。

（第１の実施形態の変形例２）
また、上述した第１の実施形態においては、撮像開始直後の低安定時間に収集されたデータについては破棄すると説明した。低安定時間に収集されたデータは、上述した強度の補正が難しいと考えられるからである。第１の実施形態においては、低安定時間を撮像パラメータの１つとして設定若しくは調整する例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、画像生成部１３６は、上述した手法によって時刻と信号強度との関係（図１２の関係）を推定した上で、例えば、定常状態における信号の強度に対する強度比が、別途設定された閾値を超える時間帯のデータについては、第２のキャリブレーションデータから外す、といった判断をしてもよい。なお、定常状態における信号の強度は、主データから求めることができる。

（その他の実施形態）
なお、実施形態は、上述した実施形態に限られるものではない。

（他の画像生成の処理手順）
第１の実施形態においては、図９を用いて画像生成の処理手順を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。図１３は、画像生成の他の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、まず、画像生成部１３６は、第１のキャリブレーションデータをリスライシングして再構成し、ボディコイル画像と、ＲＭＳ画像とを生成する（ステップＳ２０１）。続いて、画像生成部１３６は、ボディコイル画像と、ＲＭＳ画像との強度比を算出する（ステップＳ２０２）。

次に、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータのみを用いてキャリブレーションを行う（ステップＳ２０３）。例えば、ＳＥＮＳＥの場合、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータを再構成し、各コイル画像と、ＲＭＳ画像とを生成し、各コイル画像の画素値をＲＭＳ画像の画素値で除することで、各コイルエレメントの感度分布情報を得る。また、ＧＲＡＰＰＡ（Generaized Autocalibrating Partially Parallel Acquisition）の場合、画像生成部１３６は、第２のキャリブレーションデータからｋ空間の補間係数を算出する。

そして、画像生成部１３６は、ＰＩにより画像を再構成する（ステップＳ２０４）。例えば、ＳＥＮＳＥの場合、画像生成部１３６は、ＲＭＳ画像に相当する画像を得る。また、例えば、ＧＲＡＰＰＡの場合、画像生成部１３６は、全コイルエレメントに対応するｋ空間データが得られるため、それらを再構成することで、各コイルエレメントのＲＭＳ画像を得る。

続いて、画像生成部１３６は、ステップＳ２０４で得られたＲＭＳ画像に、ステップＳ２０２で得られた強度比を適用することで、出力画像である、ボディコイル画像を得る（ステップＳ２０５）。

（第１のキャリブレーションデータが不要なケースについて）
上述した第１の実施形態においては、第１の撮像を行って第１のキャリブレーションデータを収集し、この第１のキャリブレーションデータと第２のキャリブレーションデータとを組み合わせて感度分布情報を推定する手法を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、第１のキャリブレーションデータは、必ずしも、収集する必要はない。例えば、第１の実施形態において、第１のキャリブレーションデータは、ボディコイル画像とＲＭＳ画像との強度比を算出するために用いられていた。そして、この強度比は、第２のキャリブレーションデータに対応するボディコイル画像を仮想的に生成する際に用いられる。

そこで、例えば、第２のキャリブレーションデータからボディコイル画像が得られる場合等には、必ずしも、第１のキャリブレーションデータを収集する必要はない。例えば、シーケンス制御部１２０は、ＳＳＦＰ法の非定常時間にキャリブレーションデータを収集する際に、送信については、送信コイル１０７で行うが、受信については、送信コイル１０７による受信と受信コイル１０９による受信とを切り替えればよい。例えば、シーケンス制御部１２０は、送信コイル１０７による受信と受信コイル１０９による受信とを、１エンコードライン毎に切り替える。画像生成部１３６は、送信コイル１０７で受信されたキャリブレーションデータから画像を再構成することで、非定常時間に得られたキャリブレーションデータからボディコイル画像を得ることができる。なお、非定常時間に得られたキャリブレーションデータからボディコイル画像を得ることができない場合であっても、第１のキャリブレーションデータの収集を省略してもよい。

（主データからのキャリブレーションデータの兼用）
また、上述した第１の実施形態においては、非定常時間にキャリブレーションデータを収集し、その後の時間帯に主データを収集するというように、キャリブレーションデータが、ＳＳＦＰ法の非定常時間中に収集されたデータに限定されていた。しかしながら、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、定常状態到達前に収集されたデータと定常状態到達後に収集されたデータとを組み合わせて、キャリブレーションデータとして取り扱ってもよい。

その他、例えば、ＳＳＦＰ法以外のパルスシーケンスを想定する場合等、他の実施形態を想定する場合には、キャリブレーションデータは、例えば、主データの前に限らず、後で収集されてもよいし、主データの前後で収集されたデータを組み合わせてもよい。即ち、シーケンス制御部１２０は、主データを収集する時間帯の前後の時間帯に、少なくともキャリブレーションデータの一部を収集する。

（撮像対象部位、時系列、ＰＩ）
また、上述した第１の実施形態では、撮像対象部位として「心臓」を想定し、ＳＳＦＰ法及びＰＩを用いて、心臓の断面像を時系列で収集する例を想定したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、撮像対象部位は、「心臓」に限らず、例えば、「腹部」等の他の部位でもよい。パルスシーケンスもＳＳＦＰ法に限られるものではなく、また、ＰＩを前提とする必要もない。また、時系列の画像を収集する例に限らず、例えば、１枚の静止画を収集する場合にも、同様に適用することができる。また、上述した第１の実施形態においては、横隔膜の動きを検出する動き検出パルスとの関係については言及しなかったが、仮に、動き検出パルスが更に印加される場合には、例えば、非定常時間帯のうち、一定のフリップ角（例えば、α°）且つ一定の間隔のＲＦパルスが繰り返し印加される時間帯よりも前のタイミング、あるいは、前及び後のタイミングに、印加される。

（キャリブレーションデータのサンプリング位置）
また、上述した第１の実施形態では、キャリブレーションデータのサンプリング位置として、位相エンコード方向のｋ空間の中心に近い位置、即ち、低周波領域をサンプリングする例を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、シーケンス制御部１２０は、キャリブレーションデータのサンプリング位置として、高周波領域をサンプリングしたり、低周波領域と高周波領域とを組み合わせてサンプリングしてもよい。

（具体的な数値、処理の順序）
また、上述した実施形態において例示した具体的な数値や処理の順序は、原則として、一例に過ぎない。例えば、コイルエレメントの数として３を想定したが、実施形態はこれに限られるものではなく、コイルエレメントの数は任意である。

（画像処理システム）
また、上述した実施形態においては、医用画像診断装置であるＭＲＩ装置１００が各種処理を実行する場合を説明したが、実施形態はこれに限られるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００と画像処理装置とを含む画像処理システムが、上述した各種処理を実行してもよい。ここで、画像処理装置とは、例えば、ワークステーション、ＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）の画像保管装置（画像サーバ）やビューワ、電子カルテシステムの各種装置等である。この場合、例えば、ＭＲＩ装置１００は、シーケンス制御部１２０による収集を行う。一方、画像処理装置は、ＭＲＩ装置１００によって収集されたＭＲデータやｋ空間データを、ＭＲＩ装置１００から、若しくは、画像サーバからネットワーク経由で受信することで、あるいは、記録媒体を介して操作者から入力されること等で受け付けて、記憶部に記憶する。そして、画像処理装置は、記憶部に記憶したこのＭＲデータやｋ空間データを対象として、上述した各種処理（例えば、画像生成部１３６による処理）を実行すればよい。

（プログラム）
また、上述した実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用コンピュータが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態のＭＲＩ装置１００による効果と同様の効果を得ることも可能である。上述した実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータ又は組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態のＭＲＩ装置１００と同様の動作を実現することができる。また、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合は、ネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。

また、記憶媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（Operating System）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（Middleware）等が、上述した実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。更に、記憶媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から、上述した実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、実施形態におけるコンピュータ又は組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上述した実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。また、実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

（ハードウェア構成）
図１４は、実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。上述した実施形態に係る画像処理装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０やＲＡＭ（Random Access Memory）２３０等の記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ２４０と、各部を接続するバス２０１とを備えている。

上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ２２０等に予め組み込まれて提供される。また、上述した実施形態に係る画像処理装置で実行されるプログラムは、コンピュータを上述した画像処理装置の各部（例えば、画像生成部１３６）として機能させ得る。このコンピュータは、ＣＰＵ２１０がコンピュータ読取可能な記憶媒体からプログラムを主記憶装置上に読み出して実行することができる。

以上述べた少なくとも一つの実施形態の磁気共鳴イメージング装置及び磁気共鳴イメージング方法によれば、出力画像の画質を向上することができる。

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。

１００ ＭＲＩ装置
１２０ シーケンス制御部
１３０ 計算機
１３３ 制御部
１３３ａ 撮像条件設定部
１３６ 画像生成部

Claims (11)

1. 出力画像のデータを収集するイメージングの実行中であって該出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集するシーケンス制御部と、
   前記キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、該感度分布情報と前記出力画像のデータとを用いて、出力画像を生成する画像生成部と
   を備え、
   前記シーケンス制御部は、前記キャリブレーションデータを収集する際に、ｋ空間内の同一の位置を複数回サンプリングすることを特徴とする、磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記画像生成部は、同一の位置が複数回サンプリングされたキャリブレーションデータを用いて、キャリブレーションデータの強度を補正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装置。
3. 前記画像生成部は、同一の位置が複数回サンプリングされたキャリブレーションデータを用いて、信号の強度と時刻との関係を推定し、推定結果を用いて、キャリブレーションデータの強度を補正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装置。
4. 出力画像のデータを収集するイメージングの実行中であって該出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集するシーケンス制御部と、
   前記キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、該感度分布情報と前記出力画像のデータとを用いて、出力画像を生成する画像生成部と
   を備え、
   前記シーケンス制御部は、前記キャリブレーションデータを収集する場合と、前記出力画像のデータを収集する場合とで、サンプリング対象とするデータのｋ空間内における位相エンコード方向の位置を異ならせ、
   前記出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に前記キャリブレーションデータを繰り返し収集する場合に、サンプリング対象のデータのｋ空間内における位置を、時刻間で変化させないことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記シーケンス制御部は、前記キャリブレーションデータを収集する場合は、ｋ空間の中心に近い部分領域をフルサンプリングすることを特徴とする請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記シーケンス制御部は、前記キャリブレーションデータ及び前記出力画像のデータを、同一の撮像断面位置から収集することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記シーケンス制御部は、前記出力画像のデータを収集する時間帯の前後の時間帯に、前記キャリブレーションデータの少なくとも一部を収集することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 前記シーケンス制御部は、定常状態自由歳差運動を利用したイメージングの実行中であって励起パルスの印加開始から定常状態に到達するまでの時間帯に、前記キャリブレーションデータの少なくとも一部を収集することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
9. 前記画像生成部は、前記出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に収集されたキャリブレーションデータのうち、信号強度の安定性が低い撮像開始直後の時間帯に収集されたデータ以外のデータを用いて、前記出力画像を生成することを特徴とする請求項１〜８のいずれか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
10. 磁気共鳴イメージング装置によって実行される磁気共鳴イメージング方法であって、
    出力画像のデータを収集するイメージングの実行中であって該出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集し、
    前記キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、
    前記感度分布情報と前記出力画像のデータとを用いて、出力画像を生成する、
    ことを含み、
    前記磁気共鳴イメージング装置は、前記キャリブレーションデータを収集する際に、ｋ空間内の同一の位置を複数回サンプリングすることを特徴とする、磁気共鳴イメージング方法。
11. 磁気共鳴イメージング装置によって実行される磁気共鳴イメージング方法であって、
    出力画像のデータを収集するイメージングの実行中であって該出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に、コイルエレメント毎の感度分布情報を得るためのキャリブレーションデータの少なくとも一部を収集し、
    前記キャリブレーションデータからコイルエレメント毎の感度分布情報を得て、
    前記感度分布情報と前記出力画像のデータとを用いて、出力画像を生成する、
    ことを含み、
    前記磁気共鳴イメージング装置は、前記キャリブレーションデータを収集する場合と、前記出力画像のデータを収集する場合とで、サンプリング対象とするデータのｋ空間内における位相エンコード方向の位置を異ならせ、前記出力画像のデータを収集する時間帯以外の時間帯に前記キャリブレーションデータを繰り返し収集する場合に、サンプリング対象のデータのｋ空間内における位置を、時刻間で変化させないことを特徴とする、磁気共鳴イメージング方法。

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