JP6513493B2 - 磁気共鳴撮像装置 - Google Patents

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Description

本発明は、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）技術に関し、特に、磁気共鳴現象を誘起する回転磁界を生成するための高周波磁場の照射技術に関する。
ＭＲＩ装置は、検査対象を横切る任意の断面内の原子核に磁気共鳴を起こさせ、発生する磁気共鳴信号からその断面内における断層像を得る医用画像診断装置である。検査対象に電磁波の一種であるラジオ波（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｗａｖｅ、以下、ＲＦ）を送信し、検査対象内の原子核のスピンを励起すると共に、その後、核スピンにより発生する核磁気共鳴信号を受信し、検査対象を画像化する。検査対象へのＲＦの送信は、ＲＦ送信用コイルによってなされ、検査対象からの核磁気共鳴信号の受信は、ＲＦ受信用コイルによってなされる。
近年、画像のＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）の向上を目指して、静磁場強度が大きくなる傾向があり、静磁場強度が３Ｔ（テスラ）以上の高磁場ＭＲＩ装置（超高磁場ＭＲＩ装置）の普及が始まっている。しかし、静磁場強度が大きくなるほど、ＳＮＲは向上するが、撮像画像に輝度のムラが生じやすい。これは、高磁場化に伴って、磁気共鳴現象を誘起するために使用されるＲＦの周波数が高くなり、検査対象のサイズとの関係で、照射ＲＦ分布、およびそのＲＦにより生成され磁気共鳴現象を誘起する回転磁界の空間分布が不均一となるためである。これを送信感度分布（高周波磁場分布、Ｂ1分布）の不均一と呼ぶ。
Ｂ1分布に不均一があると、輝度ムラが生じる。そして、この不均一が大きいと、脂肪信号を十分に抑制することができず、脂肪信号を除去する効果が不十分となることもある。
Ｂ1分布の不均一を低減するＲＦ照射方法として、「ＲＦシミング」と呼ばれる手法がある。これは、複数のチャンネルを持つ送信用コイルを用い、各チャンネルに与えるＲＦパルスの位相と振幅（以下、ＲＦパラメータと呼ぶ）を制御して、撮像領域のＢ1不均一を低減させる手法である（例えば、特許文献１参照）。また、傾斜磁場波形を変化させることによって、Ｂ1分布をより高精度に均一化するようなＲＦパラメータを算出する方法も提案されている（例えば、特許文献２参照）。
Ｂ1不均一を低減するためのＲＦパラメータを算出する方法として、Ｂ1均一度の指標を定義し、その値を最小化する最適化問題を解く方法がある。その際のＢ1均一度指標としては、Ｂ1値の標準偏差（例えば、特許文献３参照）、Ｂ1最大値とＢ1最小値などが用いられる。
米国特許第７０７８９０１号明細書 米国特許出願公開第２００３/０２１４２９４号明細書 特表２０１２−５０２６８３号公報
ＲＦシミングの目的には、Ｂ1分布の不均一を低減するだけではなく、ＳＡＲを抑える、脂肪信号を抑制するといったものがある。この中で、脂肪信号を抑制する場合、指標としてＢ1値の最大値と最小値との差を用いることが多い。Ｂ1不均一が大きく、基準のＢ1値から外れてしまうと、脂肪抑制ができなくなるため、その指標をできるだけ小さくするよう、ＲＦパラメータは決定される。
Ｂ1値は、撮像時に生じるノイズ成分(計測ノイズ）の影響を受けやすい。ＲＦパラメータを決定する際、指標として標準偏差を用いると、Ｂ1値の計測点数に対して計測ノイズの入る点数が十分小さければ、計測ノイズの影響は小さい。しかしながら、脂肪信号抑制時のように、指標にＢ1値の最大値と最小値との差を用いる場合、計測ノイズの影響を受けて、極端に小さな値または大きな値が１つでも混入すると、ＲＦパラメータ決定時に大きな影響を受け、最適なパラメータを得られず、画像内においても、十分脂肪が抑制できない。
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、複数チャンネルを有する送信コイルを用いるＭＲＩ装置において、計測ノイズが含まれる場合であっても、目的によらず、最大の効果が得られるＲＦシミング技術を提供することを目的とする。
本発明は、ＲＦシミングにおいて、計測ノイズが含まれる場合であっても、最適なＲＦパラメータを算出可能な最適化指標を用い、ＲＦシミングを行う。最適化指標は、Ｂ1値に、撮像領域の位置および初期Ｂ1値の大きさの少なくとも一方に応じた重み付けを行うことにより得る。重み付けは、例えば、Ｂ１値に重み付け関数を乗算することによりなされる。
本発明によれば、複数チャンネルを有する送信コイルを用いるＭＲＩ装置において、計測ノイズが含まれる場合であっても、目的によらず、最大の効果が得られるＲＦシミングを実現できる。
本発明の実施形態のＭＲＩ装置のブロック図である。 本発明の実施形態の送信コイルを説明するための説明図である。 本発明の実施形態の計算機の機能ブロック図である。 （Ａ）は、本発明の実施形態の、最適化指標作成時に用いるＢ1値を説明するための説明図であり、（Ｂ）は、本発明の実施形態の重み付け関数例を説明するための説明図である。 本発明の実施形態の撮像処理のフローチャートである。 本発明の実施形態の電磁シミュレーションに用いた人体モデル内の設定領域を説明するための説明図である。 （Ａ）〜（Ｆ）は、計測ノイズが無い状態で、ＲＦシミング無し、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、および、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれのＢ1分布および２値化マップを説明するための説明図である。 （Ａ）〜（Ｃ）は、計測ノイズが無い状態で、ＲＦシミング無し、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、および、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれの、人体モデル内のＢ1値のヒストグラムである。 （Ａ）〜（Ｆ）は、計測ノイズが有る状態で、ＲＦシミング無し、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、および、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれのＢ1分布および２値化マップを説明するための説明図である。 （Ａ）〜（Ｃ）は、計測ノイズが有る状態で、ＲＦシミング無し、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、および、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれの、人体モデル内のＢ1値のヒストグラムである。 （Ａ）〜（Ｆ）は、計測ノイズが無い状態で、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、計測ノイズがある状態で、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、計測ノイズがある状態で、本実施形態の最適化指標ＵWSDを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれの、Ｂ1分布および２値化マップを説明するための説明図である。 （Ａ）〜（Ｃ）は、計測ノイズが無い状態で、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合、計測ノイズがある状態で、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合、計測ノイズがある状態で、本実施形態の最適化指標ＵWSDを用いてＲＦシミングを行った場合、それぞれの、人体モデル内のＢ1値のヒストグラムである。 （Ａ）〜（Ｅ）は、本発明の実施形態の重み付け関数の変形例を説明するための説明図である。
以下、本発明を適用する実施形態の一例を、図面を用いて説明する。なお、実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは、特に断らない限り、同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。
［ＭＲＩ装置の構成］
まず、本実施形態のＭＲＩ装置の全体構成について説明する。図１は、本実施形態のＭＲＩ装置１００のブロック図である。
本図に示すように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、静磁場を発生するマグネット１０１と、傾斜磁場を発生するコイル１０２と、静磁場均一度を調整するシムコイル１１２と、シーケンサ１０４と、高周波磁場（ＲＦ）を照射（送信）するＲＦ送信用コイル（送信コイル）１１４と、被検体１０３から発生する核磁気共鳴信号を検出（受信）するＲＦ受信用コイル（受信コイル）１１５と、被検体１０３を載置するテーブル１０７と、傾斜磁場電源１０５と、高周波磁場発生器１０６と、受信器１０８と、シム電源１１３と、ＭＲＩ装置１００の各部を制御し、撮像を実現する計算機１０９と、を備える。
傾斜磁場コイル１０２およびシムコイル１１２は、それぞれ傾斜磁場電源１０５およびシム電源１１３に接続される。また、送信コイル１１４および受信コイル１１５は、それぞれ、高周波磁場発生器１０６および受信器１０８に接続される。
シーケンサ１０４は、計算機１０９からの指示に従って、傾斜磁場電源１０５、シム電源１１３、および高周波磁場発生器１０６に命令を送り、それぞれ傾斜磁場およびＲＦを発生させる。ＲＦは、送信コイル１１４を通じて被検体１０３に照射（送信）される。
ＲＦを照射（送信）することにより被検体１０３から発生する核磁気共鳴信号は受信コイル１１５によって検出（受信）され、受信器１０８で検波が行われる。受信器１０８での検波の基準とする磁気共鳴周波数は、計算機１０９によりシーケンサ１０４を介してセットされる。
検波された信号はＡ／Ｄ変換回路を通して計算機１０９に送られ、ここで画像再構成などの信号処理が行われる。その結果は、計算機１０９に接続される表示装置１１０に表示される。検波された信号や測定条件は、必要に応じて、計算機１０９に接続される記憶装置１１１に保存される。
マグネット１０１とシムコイル１１２とシム電源１１３とは、静磁場空間を形成する静磁場形成部を構成する。傾斜磁場コイル１０２と傾斜磁場電源１０５とは、静磁場空間に傾斜磁場を印加する傾斜磁場印加部を構成する。また、送信コイル１１４と高周波磁場発生器１０６とは、静磁場内に配置された被検体１０３に高周波磁場（ＲＦ）を照射（送信）する高周波磁場送信部を構成する。受信コイル１１５と受信器１０８とは、被検体１０３から発生する核磁気共鳴信号を検出（受信）する信号受信部を構成する。
本実施形態の送信コイル１１４は、それぞれ独自に被検体１０３に高周波磁場（ＲＦ）を送信する複数のチャンネルを備える多チャンネルコイルとする。図２に、本実施形態の送信コイル１１４の例を示す。ここでは、送信コイル１１４が、４つのチャンネル（１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ、１１４ｄ）を備える４チャンネル（４ｃｈ）コイルである場合を例示する。
各チャンネル（１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ、１１４ｄ）から送信されるＲＦの振幅および位相は、個々独立に計算機１０９により設定される。本実施形態の高周波磁場発生器１０６は、計算機１０９からの制御に従って、各チャンネル（１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ、１１４ｄ）が備える給電点（１１７ａ、１１７ｂ、１１７ｃ、１１７ｄ）を介し、それぞれのチャンネルに独立にＲＦ波形（ＲＦパルス）を送信する。なお、本図において１１６は、ＲＦシールドである。
本実施形態の計算機１０９は、上述のように、ＭＲＩ装置１００の各部を制御し、撮像を実現する。本実施形態では、さらに、撮影空間の静磁場の均一度を調整する静磁場シミング処理および関心領域のＢ1分布の均一度を目的に応じて調整するＲＦシミング処理を行う。
［計算機の機能ブロック］
これらを実現するため、本実施形態の計算機１０９は、図３に示すように、撮像条件を設定する撮像条件設定部２１０と、撮像条件設定部２１０により設定された撮像条件に従って、画像データを収集する撮像を行う撮像部２２０と、を備える。また、撮像条件設定部２１０は、撮像位置を設定する撮像位置設定部２１１と、静磁場シミング処理を行う静磁場シミング部２１２と、ＲＦシミング処理を行うＲＦシミング部２１３と、を備える。
計算機１０９が実現する各機能は、計算機１０９が備えるＣＰＵが、記憶装置１１１に予め格納されたプログラムをメモリにロードして実行することにより実現される。
なお、各機能のうち、全部または一部の機能は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）などのハードウェアによって実現してもよい。また、各機能の処理に用いる各種のデータ、処理中に生成される各種のデータは、記憶装置１１１に格納される。
以下、本実施形態の撮像条件設定部２１０の各部の詳細を説明する。
［撮像位置設定部］
撮像位置設定部２１１は、撮像位置（撮像断面）を設定する。撮像断面は、本撮像を行う前にスカウトスキャン等を実施し、得られた位置決め画像を用いて設定される。例えば、表示装置１１０に表示した位置決め画像上で、ユーザによる指定を受け付け、指定された位置を撮像断面として設定する。撮像断面として、部位毎に、予め定められた位置を、位置決め画像上の特徴点等を手がかりに自動的に設定してもよい。なお、撮像断面上の被検体１０３領域を撮像領域と呼ぶ。
［静磁場シミング部］
静磁場シミング部２１２では、静磁場分布を計測し、静磁場が出来る限り均一となるように調整を行う。調整は、シム電源１１３を介してシムコイル１１２を動作させることにより行う。なお、静磁場の均一度調整が不要な場合、静磁場シミング処理はおこなわなくてもよい。また、静磁場シミング部２１２、シム電源１１３、シムコイル１１２は、備えなくてもよい。
［ＲＦシミング部］
本実施形態のＲＦシミング部２１３は、関心領域（ＲＯＩ）内の高周波磁場分布であるＢ1分布の不均一を補正するよう、送信コイル１１４の各チャンネルから送信する高周波磁場（ＲＦ）のパラメータである高周波磁場パラメータ（ＲＦパラメータ）を決定する。ここでは、ＲＯＩ内のＢ1不均一を、目的に応じて低減するよう、送信コイル１１４の各チャンネルから送信されるＲＦの振幅および位相の少なくとも一方を決定する。なお、ＲＦの振幅および位相は、特に区別する必要がない場合は、まとめてＲＦパラメータと呼ぶ。
本実施形態では、ＲＦシミング部２１３は、最適なＲＦパラメータを、予め用意した最適化指標を用いて決定する。そして、本実施形態では、この指標は、Ｂ1値を用いて作成される。そして、最適化指標は、Ｂ1値の大きさに応じた重み付けを、Ｂ1値に行うことにより作成される。この重み付けは、重み付け関数によりなされる。
このため、本実施形態のＲＦシミング部２１３は、ＲＦシミングに用いる最適化指標を作成する指標作成部２３２と、決定した最適化指標を用いてＲＦパラメータを決定するＲＦパラメータ決定部２３３と、を備える。
［指標作成部］
本実施形態では、ＲＦシミングに用いる最適化指標として、ＲＯＩ内のＢ1分布を最適にするとともに、計測ノイズがある場合であっても、脂肪抑制効果を最大とする指標を用いる。本実施形態の指標作成部２３２は、上述のように、これを実現する最適化指標を、Ｂ1分布の値を用いて作成する。
［従来の指標］
以下、本実施形態の最適化指標の説明に先立ち、ＲＦシミングに用いられていた従来の指標を説明する。
ＲＯＩ内のＢ1分布を最適化するためには、ＲＯＩ内のＢ1分布の分散が最小となればよい。従って、これを実現する指標として、Ｂ1分布の標準偏差を用いる指標（以下、標準偏差指標と呼ぶ）ＵSDがある。
標準偏差指標ＵSDは、以下の式（１）で表される。
なお、ｒは空間座標を、Ｂ1（ｒ）はＢ1分布を、σ（Ｂ1（ｒ））はＢ1値の標準偏差を、ｍ（Ｂ1（ｒ））はＢ1平均値を、それぞれ示す。すなわち、標準偏差指標ＵSDは規格化された標準偏差であり、標準偏差指標ＵSDが小さいほど、値のばらつきが小さく、均一であることを示す。
また、脂肪抑制効果を最大とするためには、ＲＯＩ内のＢ1値の最大値と最小値との差が最小となればよい。これを実現する指標として、Ｂ1分布のＢ1値の最大値と最小値とを用いる指標（以下、最大最小指標）ＵNEMAがある。
Ｂ1最大値とＢ1最小値とを用いる指標（最大最小指標）ＵNEMAは、以下の式（２）で表される。
なお、ｍａｘ（Ｂ1）はＢ1最大値を、ｍｉｎ（Ｂ1）はＢ1最小値を、それぞれ示す。すなわち、最大最小指標ＵNEMAは、規格化された、Ｂ1最大値とＢ1最小値の差である。最大最小指標ＵNEMAが小さいほど、値の差が小さく、均一であることを示す。
しかしながら、最大最小指標ＵNEMAは、最大値と最小値という特定の２点を用いるため、例えば、計測ノイズの影響を受けて極端に小さい値が混入すると、その指標としての精度が低下する。
［本実施形態の指標］
そこで、本実施形態では、ＲＯＩ内のＢ1分布を最適にするとともに、計測ノイズがある場合であっても、脂肪抑制効果を最大とする最適化指標として、最小値を含む所定の範囲の値と、最大値を含む所定の範囲の値とを用いた指標を作成する。
すなわち、本実施形態の指標作成部２３２は、Ｂ1分布を用い、所定の閾値（第一の閾値）より小さいＢ1値および所定の閾値（第二の閾値）より大きいＢ1値を用いて最適化指標を作成する。なお、第一の閾値は、最小値以上、かつ、第二の閾値より小さい値とし、第二の閾値は、最大値以下、かつ、第一の閾値より大きい値とする。
本実施形態の最適化指標で用いるＢ1値を、図４（Ａ）を用いて説明する。図４（Ａ）において、３００は、Ｂ1値の分布を示すヒストグラムである。Ｂ1値の大きさを横軸とし、各Ｂ1値の頻度（度数）を縦軸として表したものである。
本実施形態の指標作成部２３２は、第一の閾値３２１より小さい範囲３３１のＢ1値と、第二の閾値３２２より大きい範囲３３２のＢ1値とを用いて、最適化指標を作成する。
このような最適化指標は、Ｂ1分布のＢ1値に、当該Ｂ1値の大きさに応じた重み付けを行うことにより算出できる。従って、本実施形態の指標作成部２３２は、重み付けを行う重み付け関数ｗ（Ｂ1）６０２を決定することにより、最適化指標を作成する。重み付け関数は、Ｂ1値を変数とする関数とする。
上述のような、第一の閾値３２１より小さい範囲３３１のＢ1値と、第二の閾値３２２より大きい範囲３３２のＢ1値を抽出する重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０の一例を図４（Ｂ）に示す。本図に示す重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０は、予め定めた第一の閾値３２１より小さいＢ1値と、前記第一の閾値３２１より大きい、予め定めた第二の閾値３２２より大きいＢ1値とを抽出する形状を有する。この重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を、Ｂ1分布に乗算することにより、上記範囲のＢ1値のみが抽出される。
第一の閾値３２１および第二の閾値３２２は、例えば、予め定めた固定値とし、記憶装置１１１に保持しておく。
なお、第一の閾値３２１および第二の閾値３２２自体も、Ｂ1値から算出する。例えば、第一の閾値３２１は、Ｂ1値の下位ｐ％の値を抽出する閾値、第二の閾値３２２は、Ｂ1値の上位ｑ％の値を抽出する閾値とする（ｐ、ｑは予め定めた正の実数）。これらのｐ、ｑは、予め定め、記憶装置１１１に保持しておく。
なお、第一の閾値３２１および第二の閾値３２２は、これに限定されない。例えば、Ｂ1値の平均値（ｍ）および標準偏差(σ）を算出し、これらを用いて定義してもよい。例えば、第一の閾値３２１をｍ−ｒσ、第二の閾値３２２をｍ+ｒσとする。
本実施形態の指標作成部２３２は、上述の手法で得た第一の閾値３２１および第二の閾値３２２を用いて重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を決定後、この重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を初期Ｂ1値に乗算（マスク）し、最適化指標を作成する。最適化指標ＵWSDは、例えば、以下の式（３）に示すように、重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０をＢ1値（位置毎のＢ1値（Ｂ1（ｒ））に乗算したものの標準偏差を、Ｂ1値の平均値で除算することにより得る。
式（３）に示す最適化指標ＵWSDは、比較的小さいＢ1値と比較的大きいＢ1値とを用いて作成した指標である。従来の最大最小指標ＵNEMAが、Ｂ1の最大値と最小値という、２つの値を用いて作成されていたことと比較して、最適化指標ＵWSDは、指標作成に用いるＢ1値の数が多くなる。すなわち、指標作成に用いるＢ1値の点数が増える。これにより、本実施形態の最適化指標ＵWSDは、従来の最大最小指標ＵNEMAに比べて計測ノイズの影響を受けにくくなる。
なお、本実施形態の指標作成部２３２は、上記最適化指標ＵWSDを、ＲＦパラメータ決定部２３３によるＲＦパラメータ決定処理より前に作成する。
なお、重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を予め記憶装置１１１に保持し、それを用いて上記最適化指標ＵWSDを作成するよう構成してもよい。また、重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０およびその重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を用いた上記最適化指標ＵWSDを、予め記憶装置１１１に保持しておくよう構成してもよい。この場合、指標作成部２３２は備えなくてもよい。後述のＲＦパラメータ決定部２３３は、記憶装置１１１に予め記憶されている最適化指標ＵWSDを用いて、ＲＦパラメータを決定する。
［ＲＦパラメータ決定部］
ＲＦパラメータ決定部２３３は、指標作成部２３２が作成した最適化指標ＵWSDを用い、所望のＢ1分布を実現するＲＦパラメータを決定する。
本実施形態では、ＲＦパラメータ決定部２３３は、上記最適化指標ＵWSDを最小化するよう、各ＲＦパラメータを決定する。すなわち、ＲＦパラメータ決定部２３３は、指標作成部２３２が作成した最適化指標ＵWSDを最小化する解として、ＲＦパラメータを得る。解の算出は、種々の最適化問題の解法、例えば、最急降下法、勾配法、ニュートン法、最小二乗法、共役勾配法、線形計画法、非線形計画法、振幅および位相の値を網羅的に変化させることによって最適解を算出する法などを用いることができる。また、フィッティングなどにより、上記最適化指標ＵWSDを多項式で近似し、近似した関数の最小値を求めてもよい。
なお、ＲＦシミング部２１３は、撮像条件として設定されたＲＦパラメータを、ＲＦパラメータ決定部２３３が決定したＲＦパラメータに置き換える。そして、撮像部２２０は、ＲＦシミング部２１３が決定したＲＦパラメータを用いて撮像を実行する。
［撮像処理の流れ］
以下、本実施形態の計算機１０９の各機能による、本実施形態のＲＦシミング処理を含む、撮像処理の流れを説明する。図５は、本実施形態の撮像処理の処理フローである。本実施形態の撮像処理は、ユーザによる指示により開始される。なお、ここでは、静磁場シミング処理は省略する。
まず、撮像条件設定部２１０は、ユーザから患者情報、撮像部位、撮像目的、撮像パラメータ、などを含む撮像条件の入力を受け付ける（ステップＳ１１０１）。次に、撮像位置設定部２１１は、スカウトスキャンを実施し、撮像位置を設定する（ステップＳ１１０２）。
次に、ＲＦシミング部２１３は、ＲＦシミングを行い、ＲＦパラメータを決定する（ステップＳ１１０３）。撮像条件設定部２１０は、ＲＦシミング部２１３が決定したＲＦパラメータを、撮像に用いる各チャンネルに送信するＲＦの振幅および位相として、他の撮像パラメータとともに撮像条件に設定する（ステップＳ１１０４）。
そして、撮像部２２０は、ＲＦパラメータ決定部２３３により設定された撮像条件に従って、撮像を行い（ステップＳ１１０５）、処理を終了する。
＜シミュレーション結果＞
上記従来の２つの指標(標準偏差指標ＵSDおよび最大最小指標ＵNEMA）および本実施形態の指標ＵWSDそれぞれによる、Ｂ1分布の均一化および脂肪抑制効果を、電磁場解析シミュレーションを用いて説明する。以下、電磁シミュレーション結果の説明において、予め定めた最適化指標を最小とするよう、ＲＦパラメータを決定することを、当該指標を用いたＲＦシミング、あるいは、当該指標を用いてＲＦシミングを行う、などと呼ぶ。
［人体モデル］
本シミュレーションでは、数値人体モデル（Ｈｕｇｏモデル）を用いて、生体内に生成されるＢ1分布を算出し、均一化および脂肪抑制効果を確認した。このとき用いた数値人体モデルの一部４０１およびＲＯＩ４０２を図６に示す。ここでは、腰椎領域４０３を含むＳＡＧ（サジタル）断面で、ＲＯＩ４０２内のＢ1分布を最適化した。
［ＲＦ照射方法］
本シミュレーションでは、例えば、図２に示す４チャンネルの送信コイル１１４をモデル化して、その中に数値人体モデル４０１を配置し、ＲＦを照射した。照射したＲＦの周波数については、３Ｔ ＭＲＩ装置を想定して、１２８ＭＨｚとした。
また、各チャンネル（１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ、１１４ｄ）それぞれの給電点（１１７ａ、１１７ｂ、１１７ｃ、１１７ｄ）には、以下の式（４）に示すｓｉｎｅ波形のＲＦ（Ｂ＿ｃｈ１、Ｂ＿ｃｈ２、Ｂ＿ｃｈ３、Ｂ＿ｃｈ４）を給電した。
なお、Ａ１、φ１は、それぞれチャンネル１１４ａの給電点１１７ａに給電されるｓｉｎｅ波形電圧の振幅および位相、Ａ２、φ２は、それぞれチャンネル１１４ｂの給電点１１７ｂに供給される同振幅および位相、Ａ３、φ３は、それぞれチャンネル１１４ｃの給電点１１７ｃに供給される同振幅および位相、Ａ４、φ４は、それぞれチャンネル１１４ｄの給電点１１７ｄに供給される振幅および位相を示す。
また、ＲＦシミング無しの照射には、標準的なＲＦ照射手法であるＱＤ（Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ Ｄｒｉｖｅ）照射を用いた。すなわち、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４はすべて１、位相は、φ１＝０、φ２＝π／２、φ３＝π、φ４＝３π／２とした。
ＲＦシミング部２１３が決定するＲＦパラメータは、各チャンネル１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ、１１４ｄの給電点１１７ａ，１１７ｂ、１１７ｃ、１１７ｄにそれぞれ供給される波形電圧の振幅（Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、および位相（φ１、φ２、φ３、φ４）の少なくとも一方である。
［シミュレーション結果］
まず、計測ノイズのない、理想的な状態で行った、従来の指標（ＵSD、ＵNEMA）を用いたＲＦシミング後のＢ1分布を、図７（Ａ）〜図７（Ｆ）を用いて説明する。ここでは、ノイズは無いものとする。
図７（Ａ）は、ＲＦシミング無し、すなわち、当初設定したＱＤ照射をそのまま行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５１０である。なお、図７（Ａ）に示すＢ1分布５１０を初期Ｂ1分布と呼ぶ。
図７（Ｂ）は、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合（ＵSD最小化）の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５２０である。図７（Ｃ）は、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合（ＵNEMA最小化）の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５３０である。
また、図７（Ｄ）から図７（Ｆ）に、脂肪抑制程度を示すため、５１０〜５３０に示すＢ1分布を、脂肪抑制可能な範囲のＢ1値と、当該範囲外のＢ1値とに区別して示す。ここでは、脂肪抑制可能な範囲のＢ1値の領域５０１を白色で、範囲外のＢ1値の領域５０２を黒色で示す。なお、斜線領域５０３は、人体モデル４０１の存在しない領域である。これらの図において、黒色の領域５０２は、Ｂ1値が脂肪抑制可能な範囲外であるため、脂肪信号が除去できず、最終的な画像に脂肪信号が残存する領域である。以下、本明細書では、Ｂ1分布を、脂肪抑制可能な範囲のＢ1値と当該範囲外のＢ1値とに区別し、２値化した図を、２値化マップと呼ぶ。
図７（Ｄ）は、図７（Ａ）に示すＲＦシミング無し、すなわち、ＱＤ照射による数値人体モデル４０１内の２値化マップ５１１である。また、図７（Ｅ）は、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内の２値化マップ５２１である。図７（Ｆ）は、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内の２値化マップ５３１である。
ＲＦシミング無しの場合（２値化マップ５１１）と比べ、標準偏差指標ＵSDを指標に用いてＲＦシミングを行った場合（２値化マップ５２１）の方が、黒色の領域５０２の面積が小さく、Ｂ1不均一低減効果がみられる。しかしながら、２値化マップ５２１には、図中の白矢印で示した領域５０４のように、腰椎が存在する領域（腰椎領域）４０３において黒色領域５０２が残る。
一方、最大最小指標ＵNEMAを指標に用いてＲＦシミングを行った場合（２値化マップ５３１）、標準偏差指標ＵSDを指標に用いてＲＦシミングを行った場合（２値化マップ５２１）に比べて、黒色の領域５０２の面積が小さくなっている。また、腰椎領域４０３の黒色領域５０２の面積が小さくなっている。
図８（Ａ）から図８（Ｃ）に、図７（Ａ）から図７（Ｃ）の各場合における、数値人体モデル４０１内のＢ1値毎の出現頻度（ヒストグラム）を示す。図８（Ａ）は、ＲＦシミング無しの場合のヒストグラム６１０、図８（Ｂ）は、標準偏差指標ＵSDを用いたＲＦシミングを行った場合のヒストグラム６２０、図８（Ｃ）は、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングを行った場合のヒストグラム６３０である。各図において、横軸がＢ1値、縦軸がそのＢ1値が存在する点数（度数）を示す。以下、本明細書のヒストグラムを示す図において、同様とする。
これらのヒストグラム６１０〜６３０から、ＲＦシミング無しの場合（ヒストグラム６１０）に比べて、標準偏差指標ＵSDを用いたＲＦシミングを行った場合（ヒストグラム６２０）の方が、Ｂ1値が取る範囲が狭くなっている。すなわち、Ｂ1不均一が低減していると言える。
また、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合（ヒストグラム６３０）の方が、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合（ヒストグラム６２０）に比べ、さらにＢ1値の取る範囲が狭くなっている。
例えば、図内の２本の破線６０１、６０２間にあるＢ1値が、脂肪抑制が可能だとすると、図８（Ｂ）の、標準偏差指標ＵSDを用いたＲＦシミングでは、一部脂肪抑制ができないＢ1値を有する点が存在する（図中の矢印６０３および６０４のＢ1値）。一方、図８（Ｃ）の最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングでは、すべての点が点線内に収まっているため、すべての点において脂肪抑制が可能となる。
以上の結果より、計測ノイズのない、理想的な状態では、標準偏差指標ＵSDを用いたＲＦシミングより、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングの方が、Ｂ1最大値とＢ1最小値の差とを最小化することができ、高い脂肪抑制効果が期待される場合があることがわかる。
ところが、実際の撮像では、計測ノイズが混入する。ここで、シミュレーション結果に対して、想定される計測ノイズを付与した場合の結果を説明する。すなわち、計測ノイズ有りの状態で行った、従来の指標（ＵSD、ＵNEMA）を用いたＲＦシミング後のＢ1分布を、図９（Ａ）〜図９（Ｆ）を用いて説明する。
本シミュレーションでは、計測ノイズとして、初期照射（ＱＤ照射）のシミュレーションで得た初期Ｂ1分布５１０に対して、一点のみ小さい値のＢ1値をノイズとして挿入した。
初期Ｂ1分布５１２を図９（Ａ）に示す。本図において、黒点５５１は、計測ノイズを想定して挿入したＢ1値である。計測ノイズ５５１として挿入したＢ1値は実際の計測ノイズに即し、小さなＢ1値とした。
なお、計測ノイズ５５１を挿入した領域は、Ｂ1不均一のために、元々Ｂ1値が小さくなっている領域であり、実際のＢ1計測においても計測ノイズが含まれやすい点である。よって、この計測ノイズ５５１は、実際の計測で生じ得る計測ノイズを再現しているといえる。
図９（Ｂ）は、計測ノイズがある場合、すなわち図９（Ａ）に示す初期Ｂ1分布５１２に対し、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５２２である。図９（Ｃ）は、同Ｂ1分布に対し、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５３２である。
図９（Ｄ）は、ＲＦシミング無し、すなわち、当初設定したＱＤ照射による数値人体モデル４０１内の２値化マップ５１３である。図９（Ｅ）は、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内の２値化マップ５２３である。図９（Ｆ）は、最大最小指標ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内の２値化マップ５３３である。
図９（Ｄ）および図９（Ｅ）に示す、ＲＦシミング無しの場合、および、偏差値指標ＵSDを用いたＲＦシミングを行った場合の２値化マップ５１３、５２３は、図７（Ｄ）および図７（Ｅ）に示す計測ノイズ５５１が無い場合の２値化マップ５１１、５２１とほぼ同じ結果を示す。
一方、図９（Ｆ）に示す、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングを行った場合の２値化マップ５３３は、図７（Ｆ）に示す同ＲＦシミングの２値化マップ５３１と比べて、黒色の領域５０２が大きくなっている。これは、Ｂ1不均一の低減が適切に低減されていないことを示している。
この理由は、最大最小指標ＵNEMAの算出にＢ1の最小値が用いられているためである。すなわち、計測ノイズ５５１があると、極端に小さいＢ1値（計測ノイズ５５１のＢ1値）が１点含まれることになる。最大最小指標ＵNEMAの算出にあたり、このＢ1値がＢ1最小値として採用されるためである。このように、Ｂ1最大値とＢ1最小値との差による指標を用いる場合、この指標の算出する際、ノイズの影響を大きく受ける。従って、適切なＲＦパラメータが算出できなくなる。
図１０（Ａ）から図１０（Ｃ）に、図９（Ａ）から図９（Ｃ）の各場合における、数値人体モデル４０１内のＢ1値のヒストグラムを示す。図１０（Ａ）は、ＲＦシミング無しの場合のヒストグラム６１１、図１０（Ｂ）は、標準偏差指標ＵSDを用いたＲＦシミングを行った場合のヒストグラム６２１、図１０（Ｃ）は、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングを行った場合のヒストグラム６３１である。
図１０（Ｃ）に示すように、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングを行った場合のヒストグラム６３１は、計測ノイズ５５１無しの結果を示す図８（Ｃ）のヒストグラム６３０に比べ、Ｂ1値の取る範囲が広くなっている。このため、広い領域において脂肪信号が除去できず、残存する。
上述のように、脂肪を効果的に抑制するためには、Ｂ1値を所定の範囲内に収める必要がある。そして、計測ノイズが無い場合、最大最小指標ＵNEMAを用いたＲＦシミングは、高い脂肪抑制効果が期待できる。しかしながら、この最大最小指標ＵNEMAは、わずかな計測ノイズの影響を受けやすく、計測ノイズがある場合は、必ずしも常に高い脂肪抑制効果が期待できないことがわかる。
［本実施形態の最適化指標によるシミュレーション結果］
次に、本実施形態の最適化指標ＵWSDによるＲＦシミングを行った場合のＢ1分布を、図１１（Ａ）〜図１１（Ｆ）および図１２を用いて説明する。
図１１（Ａ）は、ノイズのない状態で、標準偏差指標ＵSDを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５２０（図７（Ｂ）と同じＢ1分布）である。図１１（Ｂ）は、計測ノイズ５５１がある状態で、最大最小偏差ＵNEMAを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５３２（図９（Ｃ）と同じＢ1分布）である。図１１（Ｃ）は、計測ノイズ５５１がある状態で、本実施形態の最適化指標ＵWSDを用いてＲＦシミングを行った場合の、数値人体モデル４０１内のＢ1分布５４２である。なお、計測ノイズ５５１は、図９（Ａ）〜図９（Ｃ）の場合と同様の領域に挿入した。
また、図１１（Ｄ）は、図１１（Ａ）のＢ1分布５２０の数値人体モデル４０１内の２値化マップ５２１（図７（Ｅ）と同じ２値化マップ）である。図１１（Ｅ）は、図１１（Ｂ）のＢ1分布５３２の数値人体モデル４０１内の２値化マップ５３３（図９（Ｆ）と同じ２値化マップ）である。図１１（Ｆ）は、図１１（Ｃ）のＢ1分布５４２の数値人体モデル４０１内の２値化マップ５４３である。
図１１（Ｆ）に示すように、本実施形態の最適化指標ＵWSDを用いたＲＦシミングによれば、計測ノイズ５５１がある場合であっても、他のケース図１１（Ｄ）および図１１（Ｅ）よりも、黒色の領域５０２が小さいことがわかる。すなわち、本実施形態の最適化指標ＵWSDを用いることによって、脂肪抑制可能範囲外の領域を低減できることが示された。
図１２（Ａ）から図１２（Ｃ）に、図１１（Ａ）から図１１（Ｃ）の各場合における、数値人体モデル４０１内のＢ1値のヒストグラムを示す。図１２（Ａ）は、図１１（Ａ）の場合のヒストグラム６２０である。図１２（Ｂ）は、図１１（Ｂ）の場合のヒストグラム６３１である。図１２（Ｃ）は、図１１（Ｃ）の場合のヒストグラム６４１である。なお、破線６０１から破線６０２の間のＢ1値が、脂肪抑制可能なＢ1値とする。
これらの図に示されるように、本実施形態の最適化指標ＵWSDによれば、計測ノイズ５５１がある場合でも、Ｂ1値の分布範囲が最も狭くなる。すなわち、Ｂ1最大値とＢ1最小値との差を最小化できることがわかる。
以上の結果より、Ｂ1値に応じて重み付けを行い、最小値側の所定の範囲の値と、最大値側の所定の範囲の値とを用いて作成する、本実施形態の最適化指標ＵWSDを使用することによって、Ｂ1最大値とＢ1最小値との差を最小化でき、脂肪抑制効果が最大となることが示された。
以上説明したように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、それぞれ被検体１０３に高周波磁場を送信する複数のチャンネルを有する送信コイル１１４と、関心領域内の高周波磁場分布であるＢ1分布の不均一を補正するよう前記各チャンネルから送信する高周波磁場のパラメータである高周波パラメータを決定する高周波シミングを行う高周波シミング部（ＲＦシミング部）２１３と、高周波シミング部２１３で決定した高周波パラメータを用いて撮像する撮像部２２０と、を備え、前記高周波シミング部２１３は、Ｂ１値により特定される最適化指標を用いて前記高周波パラメータを決定し、前記最適化指標は、撮像領域の位置およびＢ1値の大きさの少なくとも一方に応じた重み付けを前記Ｂ1値に行うことにより作成される。
前記重み付けは、重み付け関数によりなされてもよい。また、前記最適化指標は、脂肪信号を抑制するよう作成される。さらに、高周波シミング部２１３は、前記最適化指標を作成する指標作成部２３２をさらに備え、前記指標作成部２３２は、前記重み付けを行う重み付け関数を決定することにより、前記指標を作成してもよい。
従来の、最大最小指標ＵNEMAでは、Ｂ1最大値とＢ1最小値との２点のみを使用している。このため、この２点外の値の計測ノイズが生じると、指標に与える影響が大きい。
しかしながら、本実施形態の最適化指標ＵWSDは、重みを付すことにより、第一の閾値以下のＢ1値と第二の閾値以上のＢ1値とを用いて、算出される。従って、従来の最大最小指標ＵNEMAの算出時より、指標算出時の使用点数が増える。このため、本実施形態の指標ＵWSDは、計測ノイズがある場合であっても、影響を受けにくい。
このように、本実施形態によれば、Ｂ1均一度が最適となるよう、ＲＦパラメータが決定される。このとき、計測ノイズが混入しても、Ｂ1最大値とＢ1最小値との差を最小化できる。このため、脂肪抑制効果も得られる。
従って、本実施形態によれば、複数チャンネルを有する送信コイルを用いるＭＲＩ装置において、計測ノイズが含まれる場合であっても、脂肪抑制効果も得られるＲＦシミングを実現できる。
＜重み付け関数の変形例＞
なお、上記実施形態では、図４（Ｂ）に示すように、撮像領域のＢ1値から、最大群および最小値群が抽出されるよう形成された、重み関数（マスク）３１０を用いている。すなわち、本実施形態では、Ｂ1値の分布に応じた重み付け関数ｗ（Ｂ1）として、第一の閾値３２１より小さいＢ1値、および、第二の閾値３２２より大きいＢ1値のみを抽出する重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０を用いる。しかしながら、重み付け関数は、これに限定されない。以下、重み付け関数Ｗ（Ｂ1）のバリエーションを、図を用いて説明する。
図１３（Ａ）〜図１３（Ｅ）に、本実施形態で使用可能な重みづけ関数ｗ（Ｂ1）の例を示す。
例えば、計測ノイズの大きさが把握できる場合は、図１３（Ａ）に示すように、Ｂ1値が、第三の閾値３２３より大きく、第一の閾値３２１より小さい範囲、および、第二の閾値より大きく、第四の閾値３２４より小さい範囲のＢ1値を抽出する重み付け関数３１１を用いてもよい。
なお、第三の閾値３２３は第一の閾値３２１より小さく、第四の閾値３２４は、第二の閾値３２２より大きい値とし、それぞれ、予め定めて記憶装置１１１に保持しておく。これらの閾値は、例えば、計測ノイズが無い場合に取り得るＢ1値の範囲外の値を選択する。
このような重み付け関数３１１を用いることにより、たとえば、計測ノイズの影響を大きく受けて明らかに小さい値となったＢ1値や、明らかに大きい値となったＢ1値を除外できる。従って、上記実施形態の重み付け関数３１０以上に計測ノイズの影響を低減することができる。
また、図４（Ｂ）に示す重み付け関数３１０および図１３（Ａ）に示す重み付け関数３１１は、値が不連続な変化を示す。しかしながら、図１３（Ｂ）に示すように、値が連続的に変化する関数３１２を重み付け関数として設定してもよい。
また、Ｂ1の計測精度とＢ1値の関係性が明らかな場合は、それに基づいて重み付け関数を決定してもよい。例えば、Ｂ1値が小さいほど計測精度が悪い場合は、小さな値のＢ1値ほど小さな重みが付される重み付け関数を用いる。このような重み付け関数３１３、３１４の例を図１３（Ｃ）および図１３（Ｄ）に示す。
図１３（Ｃ）に示す重み付け関数３１３は、所定範囲では、Ｂ1値が大きくなるに従って、重み値が連続的に大きくなり、当該範囲より大きい領域では、一定値であり、また、当該範囲より小さい領域では、０となる形状である。また、図１３（Ｄ）に示す重み付け関数３１４は、所定の閾値以上のＢ1値を採用する形状である。
このような重み付け関数を用いることにより、計測精度の高いＢ1値を重点的に用い、ＲＦシミングを行うことができる。
さらに、特定の範囲のＢ1値を用いてＲＦシミングを行う場合、図１３（Ｅ）に示すような重み付け関数３１５を用いてもよい。例えば、Ｂ1値が特に大きいことによって局所ＳＡＲが大きくなっていることが分かっている場合、図１３（Ｅ）に示す重み付け関数３１５を用いて重みづけをすることによって、局所ＳＡＲを低減できる。
＜重み付け関数の変形例＞
また、本実施形態では、重み付け関数を、Ｂ1値に応じたものとしている。しかしながら、これに限定されない。例えば、Ｂ1値に乗算する重みは、ＲＯＩ内の位置に応じた重みであってもよい。この場合、重み付け関数は、ＲＯＩ内の位置を変数とする関数とする。この場合の、最適化指標ＵWSD算出式の例を式（５）に示す。
さらに、Ｂ1値に乗算する重みは、ＲＯＩ内の位置とＢ1値とに応じた重みであってもよい。この場合、重み付け関数は、ＲＯＩ内の位置（空間座標ｒ）と、Ｂ1値とを変数とする関数ｗ（Ｂ1，ｒ）としてもよい。この場合の、最適化指標ＵWSD算出式の例を式（６）に示す。
たとえば、脂肪抑制を効果的に行いたい場合、脂肪の存在する領域の情報をあらかじめ取得する。そして、脂肪の存在する領域の空間座標の重み付けを１とし，存在しない領域の空間座標の重み付けを０とする。これにより、脂肪の存在する領域のみのＢ1値を用い、ＲＦシミングを行うことができる。
また、被検体１０３内の所定の部位の局所ＳＡＲを積極的に低減したい場合、当該部位の領域をＲＯＩに設定する。そして、設定したＲＯＩ内の一部の領域の重値を１とし、他の領域では、設定した一部の領域から遠ざかるにつれて０に近づくよう重みを設定する。これにより、設定した一部の領域のＢ1分布を均一化し、他の領域は徐々に低信号とできる。
＜指標算出式の変形例＞
また、本実施形態の最適化指標ＵWSDは、上記算出式に限定されない。例えば、以下の式（７）で算出してもよい。
この場合、最適化指標ＵWSDは、重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０をＢ1値（位置毎のＢ1値（Ｂ1（ｒ））に乗算したものの標準偏差を、重み付け関数ｗ（Ｂ1）３１０をＢ1値（位置毎のＢ1値（Ｂ1（ｒ））に乗算したものの平均値で除算することにより得る。
さらに、本実施形態で用いる最適化指標ＵWNEMAとして、以下の式（８）に従って算出してもよい。従来の最大最小指標ＵNEMAでは、最大値および最小値として、特定の１点のＢ1値を使用しているが、以下の式（８）で算出される最適化指標ＵWNEMAは、最大値、最小値の代わりに、所定の範囲のＢ1値の平均値を用いたものである。
なお，Ｎｕｐｐｅｒ，Ｎｌｏｗｅｒは、各々，図４（Ｂ）における第二の閾値３２２より大きいＢ1値、第一の閾値３２１より小さいＢ1値である。
すなわち、この最適化指標ＵWNEMAは、第一の閾値３２１より小さいＢ1値と第二の閾値３２２より大きいＢ1値との差を、第一の閾値３２１より小さいＢ1値と第二の閾値３２２より大きいＢ1値との和で除算したものである。
＜ＲＦ決定処理の変形例＞
なお、上記実施形態の最適化指標ＵWSDは、他の指標と組み合わせて使用してもよい。
他の指標は、例えば、全身ＳＡＲに関する指標、局所ＳＡＲに関する指標、ＲＦ照射パワーに関する指標、高周波磁場の平均値に関する指標、などである。
組み合わせて用いる際は、ＲＦパラメータ決定部２３３は、本実施形態の最適化指標ＵWSDと、組み合わせる指標とのいずれか一方を目的関数とし、他方を制約条件として、最適解の算出を行う。
ＲＦパラメータ決定部２３３は、予め定めた第二の最適化指標を用いて定められる制約条件の下、最適化指標ＵWSDを最小化するよう、ＲＦパラメータを決定する。このとき、制約条件は、例えば、全身比吸収率を所定値以下とすること、局所比吸収率を所定値以下とすること、高周波磁場の照射パワーを最小化すること、予め定めた第一の領域内の高周波磁場の平均値と予め定めた第二の領域内の高周波磁場の平均値との比を最小化することなどとする。
例えば、目的関数として本実施形態の指標ＵWSDを用い、制約条件として全身比吸収率を用いると、全身ＳＡＲをある値以下に保ちつつ，Ｂ1値の均一度を低減することができる。
例えば、目的関数として本実施形態の指標ＵWSDを用い、制約条件として高周波磁場の照射パワーを用いると、高周波磁場の照射パワーをある値以下に保ちつつ、Ｂ1値の均一度を低減することができる。
例えば、目的関数として本実施形態の指標ＵWSDを用い、制約条件として局所比吸収率を用いると、局所ＳＡＲをある値以下に保ちつつ，Ｂ1値の均一度を低減することができる。
例えば、目的関数として全身ＳＡＲに関する指標を用い、制約条件として本実施形態の指標ＵWSDを用いると、Ｂ1値の均一度を確保しつつ、全身ＳＡＲを低減することができる。
また、目的関数として局所ＳＡＲに関する指標を用い、制約条件に本実施形態の指標ＵWSDを用いると、Ｂ1値の均一度を確保しつつ、局所ＳＡＲを低減することができる。
また、目的関数としてＲＦ照射パワーに関する指標を用い、制約条件に本実施形態の指標ＵWSDを用いると、Ｂ1値の均一度を確保しつつ、ＲＦ照射パワーを低減することができる。
さらに、目的関数および制約条件に用いる指標について、複数種類の指標を合わせた指標を用いても良い。例えば、目的関数として、α×ＵWSD＋β×全身ＳＡＲとし、制約条件として局所ＳＡＲを用いると、局所ＳＡＲをある値以下に保ちつつ、Ｂ1値の不均一を全身ＳＡＲのバランスを考慮して低減することができる。なお、αおよびβは、比例係数とする。
なお、目的に応じて、用いる指標の種類（あるいは、指標の種類の組み合わせ；以下、単に指標の種類と呼ぶ。）を、予め記憶装置１１１に登録しておいてもよい。ＲＦシミング部２１３は、ユーザの指示に従って、ＲＦパラメータ算出に用いる指標の種類を記憶装置１１１から抽出し、ＲＦパラメータを算出する。
このように、本変形例によれば、複数チャンネルを有する送信コイルを用いるＭＲＩ装置において、計測ノイズが含まれる場合であっても、目的によらず、最大の効果が得られるＲＦシミングを実現できる。
なお、登録する指標の種類は、目的ではなく、撮影部位に対応づけて保持してもよい。また、指標の種類は、撮像条件に対応づけて保持するよう構成してもよい。この場合、さらに、ユーザがその都度指示を行うのではなく、撮像条件が設定されると、自動的に記憶装置１１１から、ＲＦシミングに用いる指標の種類が抽出され、それに従って、ＲＦパラメータが設定されるよう構成してもよい。
＜最適化方法の変形例＞
上記実施形態では、ＲＦパラメータ決定部２３３は、一般の最適化問題の解法を用いて、ＲＦパラメータを算出している。しかしながら、ＲＦパラメータの算出手法は、これに限定されない。
例えば、振幅および位相の値を網羅的に変化させて、目的関数を最小化する解を求めてもよい。たとえば、振幅および位相の値を、それぞれ、１ｄＢ、５度ずつ変化させて目的関数の値を計算し、最小となる場合の振幅および位相を求める。ただし、網羅的に振幅や位相を変化させる際に計算時間が膨大にかかる場合は、たとえば、振幅および位相の変化量をはじめは大きくした状態で目的関数の最小値をとる振幅および位相を求め、次に、その振幅および位相の値の近傍で、変化量を小さくした状態で振幅および位相を求めてもよい。これらの解法を行う場合の振幅および位相の初期値は、予め記憶装置１１１に保持される。また、予め最適な振幅や位相について、ある程度予測のつく場合には、その予測値を初期値として、その近傍の値のみについて、網羅的に振幅や位相を変化させてもよい。
また、ＲＦパラメータ決定部２３３は、振幅および位相の一方のみを変化させ、高周波磁場条件を決定してもよい。
また、ＲＦシミング部２１３は、高周波磁場条件が変更される毎に、撮像領域内のＢ1分布を計測するＢ1分布計測を行い、撮像領域内のＢ1値を得てもよい。
また、網羅的にＲＦパラメータを変化させる場合、指標作成部２３２は、ＲＦパラメータを変化させる毎に、得られたＢ1値を用いて、図４（Ａ）に示すヒストグラム、または、このヒストグラムに加え、Ｂ１分布、２値化マップをユーザに提示し、ヒストグラムを介してユーザから第一の閾値３２１および第二の閾値３２２の指定を受け付けるよう構成してもよい。
また、上記実施形態では、主に撮像領域が２次元の場合について図示したが、３次元の場合でも同様の方法で、ＲＦシミングを行うことができる。
また、上記実施形態では、３Ｔ ＭＲＩ装置１００、および、４チャンネルの送信コイル１１４を例にあげて説明したが、ＭＲＩ装置１００の構成はこれに限られない。３Ｔよりも高磁場、４チャンネルより多いチャンネル数の送信コイル１１４を用いてもよい。
また、上記実施形態では、ＭＲＩ装置１００が備える計算機１０９がＲＦシミング部２１３を備え、最適なＲＦの振幅および位相の少なくとも一方を算出するよう構成しているが、これに限られない。例えば、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な、ＭＲＩ装置１００とは独立した計算機上にＲＦシミング部２１３が構築されていてもよい。
また、各処理に必要なデータおよび各処理で生成されるデータについても同様に、ＭＲＩ装置１００が備える記憶装置１１１上ではなく、ＭＲＩ装置１００または計算機１０９がアクセス可能な独立した記憶装置上に記憶されていてもよい。
また、本実施形態の手法は、医用をはじめとする各種の撮像分野に適用可能である。
１００：ＭＲＩ装置、１０１：マグネット、１０２：傾斜磁場コイル、１０３：被検体、１０４：シーケンサ、１０５：傾斜磁場電源、１０６：高周波磁場発生器、１０７：テーブル、１０８：受信器、１０９：計算機、１１０：表示装置、１１１：記憶装置、１１２：シムコイル、１１３：シム電源、１１４：送信コイル、１１４ａ：チャンネル、１１４ａ：チャンネル、１１４ｂ：チャンネル、１１４ｃ：チャンネル、１１４ｄ：チャンネル、１１５：受信コイル、１１７ａ：給電点、１１７ｂ：給電点、１１７ｃ：給電点、１１７ｄ：給電点、２１０：撮像条件設定部、２１１：撮像位置設定部、２１２：静磁場シミング部、２１３：ＲＦシミング部、２２０：撮像部、２３１：Ｂ1分布計測部、２３２：指標作成部、２３３：ＲＦパラメータ決定部、３００：Ｂ1値のヒストグラム、３１０：重み付け関数、３１１：重み付け関数、３１２：重み付け関数、３１３：重み付け関数、３１４：重み付け関数、３１５：重み付け関数、３２１：第一の閾値、３２２：第二の閾値、３２３：第三の閾値、３２４：第四の閾値、３３１：Ｂ1値の範囲、３３２：Ｂ1値の範囲、４０１：数値人体モデル、４０２：ＲＯＩ、４０３：腰椎領域、５０１：白色領域、５０２：黒色領域、５０３：斜線領域、５０４：領域、５１０：Ｂ1分布、５１１：２値化マップ、５１２：Ｂ1分布、５１３：２値化マップ、５２０：Ｂ1分布、５２１：２値化マップ、５２２：Ｂ1分布、５２３：２値化マップ、５３０：Ｂ1分布、５３１：２値化マップ、５３２：Ｂ1分布、５３３：２値化マップ、５４２：Ｂ1分布、５４３：２値化マップ、５５１：計測ノイズ、６０１：破線、６０２：破線、６０３：矢印、６１０：ヒストグラム、６１１：ヒストグラム、６２０：ヒストグラム、６２１：ヒストグラム、６３０：ヒストグラム、６３１：ヒストグラム、６４１：ヒストグラム

Claims (6)

  1. それぞれ被検体に高周波磁場を送信する複数のチャンネルを有する送信コイルと、
    関心領域内の高周波磁場分布であるＢ１分布の不均一を補正するよう前記各チャンネルから送信する高周波磁場のパラメータである高周波パラメータを決定する高周波シミングを行う高周波シミング部と、
    高周波シミング部で決定した高周波パラメータを用いて撮像する撮像部と、を備え、
    前記高周波シミング部は、Ｂ１値により特定される最適化指標を用いて前記高周波パラメータを決定し、
    前記最適化指標は、Ｂ １ 値の大きさに応じた重み付けを前記Ｂ１値に行うことにより得たものであり、
    前記重み付けは、Ｂ １ 値に重み付け関数を乗算することによりなされ、
    前記重み付け関数は、予め定めた第一の閾値より小さい前記Ｂ １ 値と、前記第一の閾値より大きい、予め定めた第二の閾値より大きい前記Ｂ １ 値とを抽出する形状を有すること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
  2. 請求項１記載の磁気共鳴撮像装置であって、
    前記最適化指標は、脂肪信号を抑制するよう作成されること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
  3. 請求項１又は請求項２記載の磁気共鳴撮像装置であって、
    前記最適化指標は、位置毎の前記Ｂ １ 値に前記重み付け関数を乗算した結果の標準偏差を前記Ｂ １ 値の平均値で除算したものであること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
  4. 請求項１乃至請求項３の何れか１項記載の磁気共鳴撮像装置であって、
    前記高周波シミング部は、前記最適化指標を作成する指標作成部をさらに備え、
    前記指標作成部は、前記重み付けを行う重み付け関数を決定することにより、前記指標を作成すること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
  5. 請求項４記載の磁気共鳴撮像装置であって、
    前記指標作成部は、予め定めた撮像条件で照射した場合のＢ １ 値のヒストグラムをユーザに提示し、当該ヒストグラムを介して、前記第一の閾値および前記第二の閾値の指定を受け付けること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
  6. 請求項１乃至請求項５の何れか１項記載の磁気共鳴撮像装置であって、
    前記最適化指標は、前記第一の閾値より小さいＢ １ 値と、前記第二の閾値より大きいＢ １ 値との差を、前記第一の閾値より小さいＢ １ 値と、前記第二の閾値より大きいＢ １ 値との和で除算したものであること
    を特徴とする磁気共鳴撮像装置。
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