JP6571495B2 - 磁気共鳴イメージング装置及び画像生成方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び画像生成方法に関する。

磁気共鳴イメージング装置（以下、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置）は、磁場中に配置された水素などの原子が、様々な周波数の電磁波のうち、原子及び磁場の種類に依存して決まる周波数の電磁波のみを選択的に吸収・放出するという性質を利用して、被検体内部の原子分布を非破壊的に可視化する装置である。

ＭＲＩ装置では、データ収集においてＲＦパルスおよび磁場をパルスシーケンスと呼ばれる制御の流れに従って制御する。パルスシーケンスの種類に依存するが、パルスシーケンスは、例えば、フリップアングル、ＴＲ(Repetition Time)、ＴＥ(Echo Time)、ＴＩ(Inversion Time)、ＴＳＬ(Spin Lock Time)、ＴＳＲ(saturation recovery time)といった撮像条件を有する。撮像条件の一部を段階的に変化させてコントラストが異なる複数の画像を生成した上で、これらの複数の画像のコントラストの違いを利用してＴ１値やＴ２値といった対象組織に依存したパラメータを推定し、推定したパラメータを画像化することにより、Ｔ１マッピングやＴ２マッピングといったパラメータマッピング画像を生成する技術がある。

J. Tsao et al., `k-t BLAST and k-t SENSE: Dynamic MRI with High Frame Rate Exploting Spatiotemporal Correlations,’ MRM 50: 1031-1042 (2003). F. Huang et al., `k-t GRAPPA: A k-space Implementation for Dynamic MRI with High Reduction Factor,’ MRM 54: 1172-1184 (2005). H. Pedersen et al., ‘k-t PCA: Temporally Constrained k-t BLAST Reconstruction Using Principal Component Analysis,’ MRM 62: 706-716 (2009). Lingala S. G. et al, `Accelerated dynamic MRI exploiting sparsity and low-rank structure: k-t SLR,’ IEEE Trans. Med. Imaging. 2011 May;30(5):1042-54.

本発明が解決しようとする課題は、パラメータマッピングにおけるパラメータを効率良く推定することができる磁気共鳴イメージング装置及び画像生成方法を提供することである。

実施形態の磁気共鳴イメージング装置は、シーケンス制御部と、配置部と、画像生成部とを備える。シーケンス制御部は、パルスシーケンスの実行を制御することによって、ｋ空間に配置される磁気共鳴信号を、前記撮像パラメータが第１の範囲に含まれる場合には、ｋ空間の中心を含む第１領域を第１のサンプリング密度で収集するとともに、前記第１領域とは異なる第２領域を前記第１のサンプリング密度とは異なる第２のサンプリング密度で収集し、前記撮像パラメータが、前記第１の範囲とは異なる第２の範囲に含まれる場合には、前記第１領域を前記第１のサンプリング密度よりも低いサンプリング密度で収集するとともに、前記第２領域を前記第２のサンプリング密度よりも高いサンプリング密度で収集する。配置部は、前記磁気共鳴信号を撮像パラメータ軸上の各点に対するｋ空間データとしてｋ空間に配置する。画像生成部は、前記ｋ空間データに基づいて、画像を生成する。

図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図。 図２は、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法によるＴ１回復の曲線の一例を示す図。 図３は、ＳＡＳＨＡ法によるＴ１回復の曲線の一例を示す図。 図４は、マルチエコースピンエコー撮像時のＴ２減衰の曲線の一例を示す図。 図５は、Ｔ１マッピングの例を示す図。 図６は、Ｔ２マッピングの例を示す図。 図７は、実施形態に係るパラメータマッピングのための収集を行う処理の流れの一例を示すフローチャート。 図８は、実施形態に係るサンプリング密度制御の一例を示す図。 図９は、実施形態に係るビューシェアリング法を利用してＭＲ信号を推定する処理の流れの一例を示すフローチャート。 図１０は、実施形態に係るサンプル値の推定方法の一例を説明するための図。 図１１は、変形例に係るサンプリング密度制御の一例を示す図。

以下、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置、及び、画像生成方法を詳細に説明する。

（実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０２と、傾斜磁場電源１０３と、寝台１０４と、寝台制御回路１０５と、送信コイル１０６と、送信回路１０７と、受信コイルアレイ１０８と、受信回路１０９と、シーケンス制御回路１１０と、計算機システム１２０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。

静磁場磁石１０１は、中空の円筒形状（円筒の軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成された磁石であり、内部の空間に一様な静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、永久磁石、超伝導磁石などである。

傾斜磁場コイル１０２は、中空の円筒形状（円筒の軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）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１０２は、互いに直交するＸ，Ｙ，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１０３から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、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。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じてＭＲ信号（磁気共鳴信号）の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。

傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２に電流を供給する。例えば、傾斜磁場電源１０３は、傾斜磁場コイル１０２を形成する３つのコイルのそれぞれに、個別に電流を供給する。

寝台１０４は、被検体Ｐが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御回路１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体Ｐが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４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。

寝台制御回路１０５は、計算機システム１２０による制御のもと、寝台１０４を駆動して天板１０４ａを長手方向及び上下方向へ移動するプロセッサである。

送信コイル１０６は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、送信回路１０７からＲＦ（Radio Frequency）パルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。

送信回路１０７は、対象とする原子の種類及び磁場の強度で決まるラーモア周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０６に供給する。

受信コイルアレイ１０８は、傾斜磁場コイル１０２の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられる磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号と称する）を受信する。受信コイルアレイ１０８は、ＭＲ信号を受信すると、受信したＭＲ信号を受信回路１０９へ出力する。なお、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８は、１以上、典型的には複数の受信コイルを有するコイルアレイである。

受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲデータを生成する。例えば、受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８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、受信回路１０９は、生成したＭＲデータをシーケンス制御回路１１０へ送信する。

なお、受信回路１０９は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０２などを備える架台装置側に備えられていてもよい。ここで、第１の実施形態において、受信コイルアレイ１０８の各コイルエレメント（各受信コイル）から出力されるＭＲ信号は、適宜分配・合成されることで、チャネルなどと呼ばれる単位で受信回路１０９に出力される。このため、ＭＲデータは、受信回路１０９以降の後段の処理においてチャネル毎に取り扱われる。コイルエレメントの総数とチャネルの総数との関係は、同一の場合もあれば、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が少ない場合、あるいは反対に、コイルエレメントの総数に対してチャネルの総数が多い場合もある。以下において、「チャネル毎」のように表記する場合、その処理が、コイルエレメント毎に行われてもよいし、あるいは、コイルエレメントが分配・合成されたチャネル毎に行われてもよいことを示す。なお、分配・合成のタイミングは、上述したタイミングに限られるものではない。ＭＲ信号若しくはＭＲデータは、後述する再構成処理の前までに、チャネル単位に分配・合成されればよい。

シーケンス制御回路１１０は、計算機システム１２０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１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。シーケンス制御回路１１０は、被検体Ｐの撮像を行うことにより、ＭＲデータを収集する。なお、収集されるＭＲデータは、ＭＲ信号に基づいて生成されるため、シーケンス制御回路１１０は、ＭＲ信号を収集するともいえる。例えば、シーケンス制御回路１１０は、プロセッサにより実現される。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１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信回路１０７が送信コイル１０６に送信するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信回路１０９がＭＲ信号を検出するタイミングなどが定義される。

なお、シーケンス制御回路１１０は、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信回路１０９からＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを計算機システム１２０へ転送する。

計算機システム１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行う。計算機システム１２０は、インタフェース回路１２１、記憶回路１２２、処理回路１２３、入力回路１２４、及びディスプレイ１２５を有する。

インタフェース回路１２１は、シーケンス情報をシーケンス制御回路１１０へ送信し、シーケンス制御回路１１０からＭＲデータを受信する。また、インタフェース回路１２１は、ＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを記憶回路１２２に格納する。記憶回路１２２に格納されたＭＲデータは、処理回路１２３の後述する配置機能１２３ａによってｋ空間に配置される。この結果、記憶回路１２２は、複数チャネル分のｋ空間データを記憶する。このようにして、ｋ空間データが配置される。インタフェース回路１２１は、例えば、ネットワークインタフェースカードにより実現される。

記憶回路１２２は、インタフェース回路１２１によって受信されたＭＲデータや、後述する配置機能１２３ａによってｋ空間に配置されたｋ空間データ、後述する画像生成機能１２３ｂによって生成された画像データなどを記憶する。また、記憶回路１２２は、各種のプログラムを記憶する。記憶回路１２２は、例えば、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、光ディスク等により実現される。

入力回路１２４は、医師や診療放射線技師等の操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力回路１２４は、例えば、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等によって実現される。入力回路１２４は、処理回路１２３に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号に変換して処理回路１２３へと出力する。

ディスプレイ１２５は、処理回路１２３による制御のもと、各種ＧＵＩ（Graphical User Interface）や、後述する画像生成機能１２３ｂによって生成された各種の画像等を表示する。

処理回路１２３は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路１２３は、入力回路１２４を介して操作者から入力される撮像条件（撮像パラメータ）に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１１０に送信することによって撮像を制御する。また、処理回路１２３は、撮像の結果としてシーケンス制御回路１１０から送られるＭＲデータに基づいて行われる画像の生成（再構成）を制御したり、ディスプレイ１２５による表示を制御したりする。処理回路１２３は、プロセッサにより実現される。処理回路１２３は、配置機能１２３ａと、画像生成機能１２３ｂとを有する。

ここで、例えば、処理回路１２３の構成要素である配置機能１２３ａ及び画像生成機能１２３ｂの各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２２に記憶されている。処理回路１２３は、各プログラムを記憶回路１２２から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１２３は、図１の処理回路１２３内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては、単一の処理回路１２３にて、配置機能１２３ａ及び画像生成機能１２３ｂの各処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１２３を構成し、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。配置機能１２３ａ及び画像生成機能１２３ｂについては後述する。

上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（central preprocess unit）、ＧＰＵ(Graphics Processing Unit)、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。なお、記憶回路１２２にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むように構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。

ここで、パルスシーケンスは、例えば、上述したように、フリップアングル、ＴＲ(Repetition Time)、ＴＥ(Echo Time)、ＴＩ(Inversion Time)、ＴＳＬ(Spin Lock Time)、ＴＳＲ(saturation recovery time)といった撮像パラメータを有する。これらの撮像パラメータのいずれかを変化させることで、ＭＲＩ装置によって得られる画像のコントラストは変化する。これらのコントラストは撮像対象となる組織（対象組織）に依存したＴ１値やＴ２値により変化するため、複数の撮像パラメータによるコントラストの違いを利用することで、操作者は、撮像対象について詳しく知ることができる。そこで、撮像パラメータの一部を段階的に変化させてコントラストが異なる複数の画像を生成した上で、これらの複数の画像のコントラストの違いを利用してＴ１値やＴ２値といった対象組織に依存したパラメータを推定し、推定したパラメータを画像化することにより、Ｔ１マッピングやＴ２マッピングといったパラメータマッピング画像を生成する技術がある。

例えば、Ｔ１マッピング画像は、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法、心電同期を用いたＭＯＬＬＩ（modified look-locker inversion recovery）法、又は、ＳＡＳＨＡ（saturation-recovery single-shot acquisition）法といった手法により得ることができる。また、Ｔ２マッピング画像は、マルチスピンエコー法により撮像されたＴＥの異なる複数の画像を利用して得ることができる。ここで、撮像パラメータを段階的に変化させた複数の画像を並べると、時系列画像に類似した画像が得られる。ＭＲＩ装置は、各画素が撮像パラメータに依存した曲線に従うと考えてその曲線の係数を推定し、得られた係数からＴ１値やＴ２値を推定し、推定したＴ１値やＴ２値を画像化することにより、Ｔ１マッピングやＴ２マッピングといったパラメータマッピング画像を生成する。

一方、ＭＲＩ装置を利用して心臓のシネ撮像等の時系列撮像を行う分野においては、撮像空間であるｋ空間の一部を間引いてデータ収集を行うことで、撮像時間を短縮する手法が知られている。撮像時間の短縮手法を大別すると、（１）常にｋ空間全域について均一の割合で間引く方法、（２）ｋ空間中心付近をフルサンプリングし、ｋ空間中心付近以外の部分を間引く手法、の２種類が知られている。（１）の手法としてはｋ−ｔ ＳＥＮＳＥ（sensitivity encoding）法やｋ−ｔ ＰＣＡ（principal component analysis）法、（２）の手法としてはｋ−ｔ ＧＲＡＰＰＡ（generalized auto calibrating partially parallel acquisition）法や圧縮センシング法が知られている。

上述したように、ＭＲＩ装置は、パラメータマッピング画像を生成する際に、Ｔ１値やＴ２値などのパラメータを推定する。そして、ＭＲＩ装置は、パラメータを推定する際に、撮像パラメータの一部を段階的に変化させてコントラストが異なる複数の画像を生成する。このように、ＭＲＩ装置は、複数の画像を生成するため、パラメータを推定する際に時間がかかり、効率良くパラメータを推定することが困難である。また、この結果、撮像時間が長くなり、ＭＲＩ装置は、効率良くパラメータマッピング画像を生成することが困難である。

そこで、以下に説明するように、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、効率良くパラメータを推定することができるように各種の処理を実行する。

配置機能１２３ａは、シーケンス制御回路１１０により収集されたＭＲデータを、後述するｐ軸上の各点に対するｋ空間データとしてｋ空間に配置する。なお、上述したように、ＭＲデータは、ＭＲ信号に基づいて生成されるため、配置機能１２３ａは、ＭＲ信号を、後述するｐ軸上の各点に対するｋ空間データとしてｋ空間に配置するともいえる。

画像生成機能１２３ｂは、配置機能１２３ａにより配置されたｋ空間データに基づいて、画像を生成する。例えば、画像生成機能１２３ｂは、上述した撮像パラメータの一部を段階的に変化させてコントラストが異なる複数の画像を生成する。なお、ここでいう画像は、後述するパラメータマッピングを生成する際に用いられる原画像である。そして、画像生成機能１２３ｂは、生成した複数の画像のコントラストの違いを利用してＴ１値やＴ２値といった対象組織に依存したパラメータを推定する。そして、画像生成機能１２３ｂは、推定したパラメータを画像化することにより、Ｔ１マッピングやＴ２マッピングといったパラメータマッピング画像を生成する。

ここで、画像生成機能１２３ｂが生成する各種のパラメータマッピング画像について説明する。以下、パラメータマッピング画像の例を４つ挙げて説明するが、画像生成機能１２３ｂが生成するパラメータマッピング画像は、以下の例に限られない。

（Ｔ１マッピング画像）
まず、Ｔ１マッピング画像について説明する。被検体ＰにＲＦパルスを与えていない状態では、被検体Ｐの撮像対象の領域（対象領域）における磁化ベクトルの向きは静磁場の方向であるＺ方向となる。ここで、磁化ベクトルの強さ（大きさ）をＭ０とする。被検体Ｐがラーモア周波数に対応したＲＦパルスを受けると、被検体Ｐの対象領域のＺ方向（縦方向）の磁化ベクトルの強さはＭ０よりも弱い値になり、その後、徐々にＭ０まで回復していく。ＲＦパルスを受けた直後の時刻をｔ＝０で表し、ｔ＝０におけるＺ方向の磁化ベクトルの強さをＭ１で表すと、Ｚ方向の磁化ベクトルの強さＭ（ｔ）は、以下の式（１）で表される。
Ｍ（ｔ）＝Ｍ０＋（Ｍ１−Ｍ０）ｅｘｐ（−ｔ／Ｔ１） （１）

Ｔ１緩和と呼ばれる、式（１）で表される回復の過程は、撮像の際に、所定の撮像パラメータ、例えば、ＴＩを段階的に変化させながら撮像し、各ＴＩで撮像された各画像を生成することで、各画像に対するコントラストの変化として間接的に画像化できる。ＴＩを変化させながら撮像する手法はＬｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法として知られている。また、心臓のように動きの激しい部位では、ＭＯＬＬＩ法やＳＡＳＨＡ法といった方法が用いられる。Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法やＭＯＬＬＩ法は１８０度、あるいは９０度よりも大きく１８０度に近いＲＦパルスを被検体Ｐに照射することでＭ１＝−Ｍ０とする撮像法である。また、ＳＡＳＨＡ法はＭ１＝０とする撮像法である。Ｔ１マッピングとは、先に示したいずれかの撮像パラメータを段階的に変化させながら各画素のＴ１値を推定し、推定したＴ１値を画像に反映させる技術である。画像生成機能１２３ｂは、このような技術を用いて、ｋ空間データに基づいて、Ｔ１マッピング画像を生成する。なお、ＭＯＬＬＩ法については、「D. R. Messroghli et al. ``Modified Look-Locker Inversion Recovery (MOLLI) for High-Resolution T1 Mapping of the Heart,’’ Magnetic Resonance in Medicine 52: 141-146 (2004).」等の文献に記載されている。

（Ｔ２マッピング画像）
次に、Ｔ２マッピング画像について説明する。被検体Ｐがラーモア周波数に対応したＲＦパルスを受けた直後は、磁化ベクトルのＸＹ平面の成分は乱雑さが最も少ない状態になる。その後、磁化ベクトルのＸＹ平面の成分は徐々に減衰していく。磁場の不均一性に影響されない減衰の時定数をＴ２値と呼び、磁場の不均一性の影響も含めた減衰の時定数をＴ２＊値と呼ぶ。これらの減衰の時定数は、複数のエコー時間（ＴＥ）に対応した複数の画像を撮像し、撮像した複数の画像の違いを利用することで画像に反映させることができる。具体的には、例えば、Ｔ２マッピングでは、ＸＹ平面での磁化ベクトルの強さＭ（ｔ）が初期時刻での磁化ベクトルの強さＭ０に対し、以下の式（２）で示すように減衰することを利用し、複数のＴＥに対するＴ２値を推定し、推定したＴ２値を画像に反映させることで、Ｔ２マッピング画像を生成する。
Ｍ（ｔ）＝Ｍ０ｅｘｐ（−ＴＥ／Ｔ２） （２）

また、Ｔ２＊マッピングでは、Ｔ２マッピングと同様に、複数のＴＥに対するＴ２＊値を推定し、推定したＴ２＊値を画像に反映させることで、Ｔ２＊マッピング画像を生成する。画像生成機能１２３ｂは、上述したＴ２マッピングやＴ２＊マッピングの技術を用いて、ｋ空間データに基づいて、Ｔ２マッピング画像やＴ２＊マッピング画像を生成する。なお、Ｔ２値はマルチエコーのスピンエコーシーケンスにより磁場の不均一性の影響を除去しながら繰り返し撮像することで推定できる。また、Ｔ２＊値はマルチエコーのグラディエントエコーシーケンスを用いることで推定できる。

（Ｔ１ρマッピング画像）
次に、Ｔ１ρマッピング画像について説明する。例えば、ＭＲＩ装置の磁場強度として１〜７Ｔ程度を考えると、Ｔ１緩和は数十〜数百ＭＨｚのラーモア周波数で起こる分子の動きに対応する。一方、数ｋＨｚといった低周波数で起こる分子の動きには、磁化移動や化学交換といった分子構造や組成による動きが含まれるため、このような低周波数での緩和を計測する方法としてＴ１ρパルスシーケンスがある。Ｔ１ρパルスシーケンスでは、Ｚ方向の磁化ベクトルの強さＭ０に対し専用のプリパルスを加えＴ１ρに依存した強さで減衰させてから、任意のパルスシーケンスで撮像するパルスシーケンスである。専用のプリパルスは、Ｚ方向の磁化ベクトルをＸＹ方向に倒してから、ラーモア周波数とは別の低周波数に対応したパルスであるスピンロックパルスをＴＳＬ時間だけ照射し続けた後、磁化ベクトルをＺ方向に戻すというものである。このプリパルスにより、収集信号の強さＳは、ＴＳＬがない場合の信号の強さをＳ０とし、またスピンロックパルスの強度を変えないものとすれば、以下の式（３）で表される。
Ｓ（ＴＳＬ）＝Ｓ０ｅｘｐ（−ＴＳＬ／Ｔ１ρ） （３）

Ｔ１ρマッピングとは、ＴＳＬを段階的に変化させながら各画素のＴ１ρ値を推定し、推定したＴ１ρ値を画像に反映させる技術である。画像生成機能１２３ｂは、このような技術を用いて、ｋ空間データに基づいて、Ｔ１ρマッピング画像を生成する。

（ＡＤＣ画像）
任意のパルスシーケンスの前に拡散強調用プリパルスを加えて拡散に依存した信号減衰を発生させてから、任意のパルスシーケンスで収集を行うことで、分子の拡散（Diffusion）を画像に反映させることができる。パルスシーケンスで用いる撮像パラメータをまとめた値をｂ値と呼ぶ。プリパルスを適用しない場合の信号の強さをＳ０、プリパルスを適用した場合の信号の強さをＳ（ｂ）、分子の拡散係数をＡＤＣで表すと、理想的には、以下の式（４）で表される。
Ｓ（ｂ）＝Ｓ０ｅｘｐ（−ｂ・ＡＤＣ） （４）

理想的でない場合でも、Ｓ（ｂ）は、ｂ値が大きくなるほど減衰することが多い。Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎの目的の１つは、ｂ値を段階的に変化させることで各画素のＡＤＣ値を推定し、推定したＡＤＣ値を画像に反映させて、ＡＤＣ画像を生成することである。なお、理想から外れた部分を考慮に入れ、より複雑なモデルを用いて拡散を分析するＤＫＩ（Diffusional Kurtosis Imaging）やＱＳＩ（Q-Space Imaging）と呼ばれる技術も存在する。この場合もｂ値を変化させながら撮像する部分は同じであるが、複雑なモデルを推定するためにｂ値の種類を増やすことが多い。本実施形態では、Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎもパラメータマッピングの１例として考える。画像生成機能１２３ｂは、このような技術を用いて、ｋ空間データに基づいて、ＡＤＣ画像を生成する。

（パラメータマッピングとサンプリング）
上述したように、パラメータマッピング技術とは、注目する撮像パラメータを段階的に変化させ、その信号減衰の程度から何らかのパラメータを推定し、推定したパラメータを画像に反映させる技術と考えられる。以下の説明では、撮像パラメータのうち段階的に変化させる撮像パラメータを注目撮像パラメータと呼ぶ。また、注目撮像パラメータの軸をｐ軸と呼ぶ。以下の説明では特に断らない限り、ｐ軸が１次元の場合の例について説明するが、２次元以上でもあっても良く、この場合には、各次元について、以下で述べる方法をそのまま適用すればよい。

パラメータマッピング技術では、Ｔ１値、Ｔ２値、Ｔ２＊値、Ｔ１ρ値及びＡＤＣ値などのパラメータを推定する際に、ｐ軸上で複数の点に対する複数の画像を生成する必要がある。例えば、ｐ軸が、ＴＩの軸である場合には、ＴＩの複数の値に対する複数の画像を生成する必要がある。複数の画像を生成する際の撮像時間は１枚の画像を生成する場合と比べ長くなることが多い。したがって、ＭＲＩ装置１００において、効率良くパラメータを推定することが重要な課題である。効率良くパラメータを推定することができれば、撮像時間の短縮につながる。

パラメータマッピングの対象とする画像の各画素における、信号強度（Intensity）と注目撮像パラメータの値との関係を示す曲線は、注目撮像パラメータの値を段階的に変化させると、指数曲線もしくは類似の曲線となる。具体的な例を挙げて説明する。図２は、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法によるＴ１回復の曲線の一例を示す図である。図３は、ＳＡＳＨＡ法によるＴ１回復の曲線の一例を示す図である。図４は、マルチエコースピンエコー撮像時のＴ２減衰の曲線の一例を示す図である。

図２の例に示す曲線２１０は、画像２０１〜２０４内の領域２０５内の各画素における、信号強度とＴＩの値との関係を示す。信号強度は、絶対値で表されている。このため、−１から１まで回復するＴ１回復の曲線が、図２の例では、後述するヌルポイントで折り返された曲線２１０として示されている。曲線２１０は、領域２０５内の各画素における、ＴＩの値「ＴＩ１」に対応する信号強度、ＴＩの値「ＴＩ２」に対応する信号強度、ＴＩの値「ＴＩ３」に対応する信号強度、及び、ＴＩの値「ＴＩ４」に対応する信号強度を示す。

また、曲線２１１は、画像２０１〜２０４内の領域２０６内の各画素における、信号強度とＴＩ値との関係を示す。例えば、曲線２１１は、領域２０６内の各画素における、ＴＩの値「ＴＩ１」に対応する信号強度、ＴＩの値「ＴＩ２」に対応する信号強度、ＴＩの値「ＴＩ３」に対応する信号強度、及び、ＴＩの値「ＴＩ４」に対応する信号強度を示す。

ここで、領域２０５と領域２０６は、被検体Ｐの異なる組織に対応する。また、組織ごとに、磁場強度が一定であれば、Ｔ１値は特有である。このため、図２の例に示すように、信号強度とＴＩの値との関係を示す曲線２１０、２１１は、組織毎に特有となる。

また、図３の例に示す曲線３１０は、画像３０１〜３０４内の領域３０５内の各画素における、信号強度とＴＳＲの値との関係を示す。例えば、曲線３１０は、領域３０５内の各画素における、ＴＳＲの値「ＴＳＲ１」に対応する信号強度、ＴＳＲの値「ＴＳＲ２」に対応する信号強度、ＴＳＲの値「ＴＳＲ３」に対応する信号強度、及び、ＴＳＲの値「ＴＳＲ４」に対応する信号強度を示す。

また、曲線３１１は、画像３０１〜３０４内の領域３０６内の各画素における、信号強度とＴＳＲ値との関係を示す。例えば、曲線３１１は、領域３０６内の各画素における、ＴＳＲの値「ＴＳＲ１」に対応する信号強度、ＴＳＲの値「ＴＳＲ２」に対応する信号強度、ＴＳＲの値「ＴＳＲ３」に対応する信号強度、及び、ＴＳＲの値「ＴＳＲ４」に対応する信号強度を示す。

ここで、領域３０５と領域３０６は、被検体Ｐの異なる組織に対応する。また、上述したように、磁場強度が一定であれば、組織ごとに、Ｔ１値は特有である。このため、図３の例に示すように、信号強度とＴＳＲの値との関係を示す曲線３１０、３１１は、組織毎に特有となる。

また、図４の例に示す曲線４１０は、画像４０１〜４０４内の領域４０５内の各画素における、信号強度とＴＥの値との関係を示す。例えば、曲線４１０は、領域４０５内の各画素における、ＴＥの値「ＴＥ１」に対応する信号強度、ＴＥの値「ＴＥ２」に対応する信号強度、ＴＥの値「ＴＥ３」に対応する信号強度、及び、ＴＥの値「ＴＥ４」に対応する信号強度を示す。

また、曲線４１１は、画像４０１〜４０４内の領域４０６内の各画素における、信号強度とＴＥ値との関係を示す。例えば、曲線４１１は、領域４０６内の各画素における、ＴＥの値「ＴＥ１」に対応する信号強度、ＴＥの値「ＴＥ２」に対応する信号強度、ＴＥの値「ＴＥ３」に対応する信号強度、及び、ＴＥの値「ＴＥ４」に対応する信号強度を示す。

ここで、領域４０５と領域４０６は、被検体Ｐの異なる組織に対応する。また、組織ごとに、Ｔ２値は特有である。このため、図４の例に示すように、信号強度とＴＥの値との関係を示す曲線４１０、４１１は、組織毎に特有となる。

推定対象のパラメータについて十分な推定精度が得られるように、収集データの量を確保する必要がある。このとき、少ないデータ量の収集データでも推定対象のパラメータの推定に十分な精度が得られるなら、短時間で効率良くパラメータを推定することができ、ひいては、撮像時間を短縮することができる。なお、パラメータマッピングでは、パラメータマッピングの収集を行うパルスシーケンスによって、ｐ軸上における画像を撮る位置の間隔やフェーズエンコード数に制約が存在することがある。たとえば、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法やマルチエコー収集では、ｐ軸上において固定のパラメータ間隔で、同一のフェーズエンコード数のデータ収集を繰り返す。これは、ｐ軸上の収集位置およびフェーズエンコード数を自由に制御できないことを意味する。

そこで、本実施形態では、ｐ軸上で収集可能な位置、撮像マトリックスサイズ、及び、収集可能なフェーズエンコード数が与えられたときに、画素ごとに、これらの軸に対応するパラメータ（例えば、Ｔ１、Ｔ２、Ｔ２＊、Ｔ１ρ又はＡＤＣ）を高い精度で求めるために、フェーズエンコードの並び方を制御する。

具体的には、実施形態に係るシーケンス制御回路１１０は、ｐ軸上で画素値の変化が激しい領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる。また、シーケンス制御回路１１０は、ｐ軸上で画素値の変化が緩やかな領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する。ここで、画素値の変化が激しい領域とは、例えば、画素値の変化の度合いが所定値以上となる領域を指し、先の図２〜４における各種の曲線において、接線の傾きの絶対値が所定値以上となる領域を指す。また、画素値の変化が緩やかな領域とは、例えば、画素値の変化の度合いが所定値未満となる領域を指し、各種の曲線において、接線の傾きの絶対値が所定値未満となる領域を指す。

ここで、ｐ軸と曲線とが接する又は交差する点（ヌルポイント（null point））は、Ｔ１値などのパラメータを推定する際に用いられる重要な情報を含んでいる。そこで、シーケンス制御回路１１０は、ヌルポイントを含む領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせてもよい。また、シーケンス制御回路１１０は、ヌルポイントを含まない領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集してもよい。

すなわち、シーケンス制御回路１１０は、ｐ軸上で画素値の変化が激しい領域及びヌルポイントを含む領域の少なくとも１つの領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせてもよい。また、シーケンス制御回路１１０は、ｐ軸上で画素値の変化が緩やかな領域及びヌルポイントを含まない領域の少なくとも１つの領域では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集してもよい。

図５及び図６を参照して、フェーズエンコードの並び方を制御する方法の一例を説明する。

図５は、Ｔ１マッピングの例を示す図である。図５の例では、範囲５０１は、ＴＩの値が、「ＴＩ５」以上「ＴＩ６」未満の範囲である。範囲５０１は、ＴＩの軸上で画素値の変化が激しい領域及び２つのヌルポイントＰ１、Ｐ２を含む領域に対応する範囲である。

また、範囲５０２は、ＴＩの値が、「ＴＩ６」以上「ＴＩ７」未満の範囲である。範囲５０２は、ＴＩの軸上で画素値の変化が緩やかな領域及び２つのヌルポイントＰ１、Ｐ２を含まない領域に対応する範囲である。

シーケンス制御回路１１０は、範囲５０１では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲５０２では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する。

図６は、Ｔ２マッピングの例を示す図である。図６の例では、範囲６０１は、ＴＳＲの値が、「ＴＳＲ５」以上「ＴＳＲ６」未満の範囲である。範囲６０１は、ＴＳＲの軸上で画素値の変化が激しい領域及びヌルポイントＰ３を含む領域に対応する範囲である。

また、範囲６０２は、ＴＳＲの値が、「ＴＳＲ６」以上「ＴＳＲ７」未満の範囲である。範囲６０２は、ＴＳＲの軸上で画素値の変化が緩やかな領域及びヌルポイントＰ３を含まない領域に対応する範囲である。

シーケンス制御回路１１０は、範囲６０１では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲６０２では、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する。

ここで、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる領域と、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する領域とを決定する方法の一例について説明する。例えば、ＭＲＩ装置の静磁場強度及び被検体Ｐの部位ごとに、収集画像の画素値の変化が激しい領域及びヌルポイントを含む領域を事前学習などで予めデータベース化しておく。そして、シーケンス制御回路１１０は、被検体Ｐの撮像対象の部位に対応する、画素値の変化が激しい領域及びヌルポイントを含む領域をデータベースから取得する。そして、シーケンス制御回路１１０は、取得した領域を、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる領域として扱う。また、シーケンス制御回路１１０は、取得した領域以外の領域を、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなく、ｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する領域として扱う。

なお、ｐ軸上で収集する点列の中央より前の領域を画素値の変化が激しい領域、ｐ軸上で収集する点列の中央より後の領域を画素値の変化が緩やかな領域というように、別途定めた基準で画素値の変化が激しい領域と画素値の変化が緩やかな領域を与えても良い。

また、ＭＲＩ装置ごとの静磁場強度及び被検体の組織と、Ｔ１値との関係は既知である。このため、撮像部位を構成する複数の組織のそれぞれと、ＭＲＩ装置１００の静磁場強度とに対応するＴ１値を算出しておく。そして、組織ごとに算出したＴ１値のうち、最大のＴ１値を上述の式（１）に適用して、式（１）からヌルポイントを特定し、特定したヌルポイントが含まれる領域を、上述のデータベースに登録してもよい。また、最大のＴ１値に所定値（例えば、１．４や０．６等）を乗じた値を、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる領域と、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなくｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する領域とを区切るために用いてもよい。

また、操作者によって、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる領域と、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍にあまり偏らせることなくｋ空間の周辺部を相対的に多く収集する領域とを変更可能にさせてもよい。

（処理の流れ）
図７を参照して、上述したパラメータマッピングのための収集を行う処理の流れの一例について説明する。図７は、実施形態に係るパラメータマッピングのための収集を行う処理の流れの一例を示すフローチャートである。

シーケンス制御回路１１０は、注目撮像パラメータに応じて上述した各領域のサンプリング密度を制御し、ＭＲ信号を収集する（ステップＳ７０１）。シーケンス制御回路１１０により制御されるサンプリング密度は、シーケンス制御部１１０に送られるパルスシーケンスに基づいたものである。ＭＲ信号は、受信コイルアレイ１０８により収集される。

ここで、図８を参照して、ステップＳ７０１で実行されるサンプリング密度の制御（サンプリング密度制御）の一例について説明する。

（サンプリング密度制御）
図８は、実施形態に係るサンプリング密度制御の一例を示す図である。図８は、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法をベースとしたＴ１マッピングにおける、ＴＩに対するサンプリング密度の制御方法の一例を示す。なお、図８の例では、アンダーサンプリングされたｋ空間データのフルサンプリングに対するサンプル数の割合「Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ」を「Ｒ」で表している。以下の説明においても、「Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ Ｆａｃｔｏｒ」を「Ｒ」で表すこととする。また、図８の例では、フェーズエンコード（Phase Encode）の軸に加え、リードアウト（RO（readout））９７０の軸が示されている。リードアウト９７０の軸は、フェーズエンコードの軸に直交する。

Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法の撮像では、ＴＩが所定値よりも小さい範囲９０１では生成される画像の信号強度の変化が大きく、ＴＩが先の所定値よりも大きい範囲９０２では生成される画像の信号強度の変化が小さいものとみなすことができる。医療用途では、対象物の組織がとり得るＴ１値の範囲は経験的に分かっているため、とり得るＴ１値の範囲を利用して、先の所定値を調整することが可能である。医療用途でない場合には、対象物の組成からとり得るＴ１値の範囲を予め調べておくことで、先の所定値の調整が可能である。

図８の例では、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０１では、ｋ空間の中心を含む領域９０３のＲを「１」とし、ｋ空間の周辺の領域９０４、９０５のＲを「４」より大きくなるように調整している。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０２では、ｋ空間の中心を含む領域９０３のＲを「２」とし、ｋ空間の周辺の領域９０４、９０５のＲを「４」となるように調整している。ここで、シーケンス制御回路１１０は、例えば、リードアウト９７０方向のどの位置においても、上述したように、Ｒを調整している。したがって、図８の例に示すｋ空間データ全体では、Ｒが「３」程度になる。このため、本実施形態に係るＭＲＩ装置１００によれば、ｋ空間データ全体におけるＲの値が比較的大きい「３」程度であるため、ＭＲ信号の収集に時間がかからない。そのため、ＭＲ信号の収集の開始からＴ１値やＴ２値などのパラメータを推定するまでの時間がかからない。そのため、ＭＲＩ装置１００によれば、効率良くパラメータを推定することができる。また、ＭＲＩ装置１００によれば、同様の理由で、効率良くパラメータマッピング画像を生成することができる。

このように、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０１では、領域９０３のＲを下げ、領域９０４、９０５のＲを上げるように調整している。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０２では、領域９０３のＲを範囲９０１よりも上げ、領域９０４、９０５のＲを範囲９０１よりも下げるようにしている。

すなわち、シーケンス制御回路１１０は、パルスシーケンスを実行することにより、ｋ空間に配置されるＭＲ信号を、注目撮像パラメータであるＴＩが範囲９０１に含まれる場合には、ｋ空間の中心を含む領域９０３をＲ＝１に対応するサンプリング密度で収集する。また、シーケンス制御回路１１０は、領域９０３とは異なる領域９０４、９０５を、Ｒ＝１に対応するサンプリング密度とは異なるＲ＞４に対応するサンプリング密度で上述のＭＲ信号を収集する。なお、範囲９０１は、対応する画素値の変化の度合いが所定値以上となる範囲であり、第１の範囲の一例である。領域９０３は、第１領域の一例である。Ｒ＝１に対応するサンプリング密度は、第１のサンプリング密度の一例である。Ｒ＞４に対応するサンプリング密度は、第２のサンプリング密度の一例である。

また、シーケンス制御回路１１０は、先のＭＲ信号を、ＴＩが範囲９０１とは異なる範囲９０２に含まれる場合には、領域９０３では、Ｒ＝１に対応するサンプリング密度よりも低いサンプリング密度で収集するとともに、領域９０４、９０５では、Ｒ＞４に対応するサンプリング密度よりも高いサンプリング密度で収集する。範囲９０２は、対応する画素値の変化の度合いが所定値未満となる範囲であり、第２の範囲の一例である。

なお、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０１では、領域９０３でデータ収集を行うフェーズエンコード数を「１６」とし、領域９０４、９０５でのフェーズエンコード数を「７」としている。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０２では、領域９０３でのフェーズエンコード数を「１２」とし、領域９０４、９０５でのフェーズエンコード数を「９」としている。範囲９０１におけるフェーズエンコード数「３０」と、範囲９０２におけるフェーズエンコード数「３０」とは一致する。すなわち、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０１におけるフェーズエンコード数と、範囲９０２におけるフェーズエンコード数とを一致させるようにしている。なお、異なる範囲で、フェーズエンコード数は異なっていてもよい。

また、範囲９０２において収集されたＭＲ信号（ＭＲデータ）に基づいて、位相補正を行うことができるため、この場合には、シーケンス制御回路１１０は、ヌルポイントを含む領域を、収集対象とするフェーズエンコードをｋ空間の中心近傍に偏らせる領域として扱わなくともよい。

図７の説明に戻り、配置機能１２３ａは、受信コイルアレイ１０８によって収集されたＭＲ信号に基づくＭＲデータをｋ空間データに変換し、注目撮像パラメータに対応したｋ空間データとして記憶回路１２２に配置する（ステップＳ７０２）。

そして、画像生成機能１２３ｂは、注目撮像パラメータの各値に対応したｋ空間データに基づいて、先に説明した方法によりパラメータマッピング画像を生成する（ステップＳ７０３）。パラメータマッピング画像の例としては、Ｔ１マッピング画像、Ｔ２マッピング画像、Ｔ２＊マッピング画像、Ｔ１ρマッピング画像、ＡＤＣ画像のいずれか、又は、これらの組み合わせがあげられる。

（画像生成方法）
本実施形態では、画像生成機能１２３ｂによる画像生成方法は、特に限定されない。以下、画像生成方法の一例として、ｐ軸方向のビューシェアリング法、および、ｋ−ｐ法の２種類の手法について説明する。

（ｐ軸方向のビューシェアリング法）
ビューシェアリング法とは、時系列データを撮像する際に、ある時刻でサンプリングしなかった点のサンプル値を、その点をサンプリングした別の時刻のサンプル値を利用して推定する手法である。本実施形態では、ｐ軸を時間軸のように扱うことでこのビューシェアリング法を利用する。

ｐ軸上の位置に応じて収集密度を制御すると、ｐ軸上のある位置においてＭＲ信号が収集されたｋ空間上の点において、ｐ軸上の別の位置ではＭＲ信号が収集されない、ということが起こり得る。そこで、画像生成機能１２３ｂは、ＭＲ信号が収集されなかった点に対しては、ｐ軸をビューシェアリング法における時間軸のように扱い、ビューシェアリング法を利用して、ＭＲ信号を推定する。

図９は、実施形態に係るビューシェアリング法を利用してＭＲ信号を推定する処理の流れの一例を示すフローチャートである。なお、図９に示す処理を実行する前に、画像生成機能１２３ｂは、ｐ軸上の全ｐ位置に対応するｋ空間データを保持するだけのメモリを確保しておき、また、サンプリングされたサンプル値をメモリ上にコピーしておくものとする。

図９の例に示すように、画像生成機能１２３ｂは、ｐ軸上で注目ｐ位置を設定する（ステップＳ８０１）。

そして、画像生成機能１２３ｂは、注目ｐ位置に対応するｋ空間上で注目サンプル位置を設定する（ステップＳ８０２）。なお、ステップＳ８０２において、画像生成機能１２３ｂは、パラレルイメージング、圧縮センシング、あるいはパラレルイメージングと圧縮センシングの組み合わせによって画像の生成が可能な、先のＲが所定値、例えば、「３」以下の領域については、注目サンプル位置を設定しないようにしてもよい。この場合には、画像生成機能１２３ｂは、パラレルイメージング、圧縮センシング、あるいはパラレルイメージングと圧縮センシングの組み合わせによって画像の生成が困難な、Ｒが所定値、例えば、「３」より大きい領域について、注目サンプル位置を設定する。

そして、画像生成機能１２３ｂは、注目サンプルが欠落しているか否かを判定する（ステップＳ８０３）。欠落していない場合（ステップＳ８０３：Ｎｏ）には、画像生成機能１２３ｂは、ステップＳ８０５へ進む。一方、注目サンプルが欠落している場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）には、画像生成機能１２３ｂは、ｐ位置が注目ｐ位置とは異なり、かつ、注目ｐ位置における注目サンプル位置と同一のサンプル位置にあるサンプル値を利用して、欠落している注目サンプルのサンプル値を推定する（ステップＳ８０４）。例えば、画像生成機能１２３ｂは、最もｐ位置が近い位置のサンプル値をコピーする。なお、画像生成機能１２３ｂは、ｐ軸上における位置の差の大きさを重みとして複数のサンプル値の重みつき平均を注目サンプルのサンプル値としてもよい。

図１０は、実施形態に係るサンプル値の推定方法の一例を説明するための図である。図１０の例では、フェーズエンコードの軸に加え、リードアウト９７１の軸が示されている。リードアウト９７１の軸は、フェーズエンコードの軸に直交する。図１０の例では、シーケンス制御回路１１０により、ＴＩが所定値よりも小さい範囲９２１では、ｋ空間の中心を含む領域９１３のＲが「１．５」となり、ｋ空間の周辺の領域９１４、９１５のＲが「６」となるように調整されている。また、シーケンス制御回路１１０により、ＴＩが先の所定値よりも大きい範囲９２２では、領域９１３のＲが「３」となり、領域９１４、９１５のＲが「９」となるように調整されている。ここで、シーケンス制御回路１１０は、例えば、リードアウト９７１方向のどの位置においても、上述したように、Ｒを調整している。

図１０の例に示す場合において、例えば、画像生成機能１２３ｂは、注目サンプル位置９４２の注目サンプルが欠落しているので、ｐ位置が注目ｐ位置とは異なり、かつ、注目ｐ位置における注目サンプル位置９４２と同一のサンプル位置９４３にあるサンプル値を、注目サンプル位置９４２のサンプル値としてコピーする。

なお、ステップＳ８０４において、画像生成機能１２３ｂは、図１０の例に示すように、ｐ位置が注目ｐ位置と同一であり、かつ、注目ｐ位置における注目サンプル位置９４１に最も近いサンプル位置９４０のサンプル値を、注目サンプル位置９４１のサンプル値としてコピーしてもよい。

図９の説明に戻り、画像生成機能１２３ｂは、注目ｐ位置におけるすべてのサンプル位置を処理したか否かを判定する（ステップＳ８０５）。全てのサンプル位置を処理した場合（ステップＳ８０５：Ｙｅｓ）には、画像生成機能１２３ｂは、ステップＳ８０６へ進む。一方、全てのサンプル位置を処理していない場合（ステップＳ８０５：Ｎｏ）には、画像生成機能１２３ｂは、Ｓ８０２に戻って次の注目サンプル位置を設定する。

そして、画像生成機能１２３ｂは、全てのｐ位置を処理しているか否かを判定する（ステップＳ８０６）。全てのｐ位置を処理している場合（ステップＳ８０６：Ｙｅｓ）には、処理を終了する。一方、全てのｐ位置を処理していない場合（ステップＳ８０６：Ｎｏ）には、画像生成機能１２３ｂは、Ｓ８０１に戻って次の注目ｐ位置を設定する。

なお、Ｓ８０２において設定する注目サンプル位置は必ずしも再構成画像の解像度と等しい（フルサンプリングに対応した）サンプル位置である必要はない。この場合には、ビューシェアリング法の適用後に得られるｋ空間データはアンダーサンプリング状態のデータになる。画像生成機能１２３ｂは、ビューシェアリング法によってフルサンプリングに対応したｋ空間データを生成した場合には、フーリエ変換による再構成により再構成画像を生成できる。

一方、ビューシェアリング法の適用後に得られたｋ空間データがアンダーサンプリング状態である場合には、画像生成機能１２３ｂは、パラレルイメージング、圧縮センシング、あるいはパラレルイメージングと圧縮センシングの組み合わせによって再構成することにより、再構成画像を生成できる。すなわち、画像生成機能１２３ｂは、ビューシェアリング法の適用後に得られたｋ空間データ全体のＲが、パラレルイメージング、圧縮センシング、あるいはパラレルイメージングと圧縮センシングの組み合わせによって再構成画像を生成可能な値（例えば、「３」）以下となるように、ｋ空間データに対してビューシェアリング法を適用する。例えば、先の図１０の例では、画像生成機能１２３ｂは、ビューシェアリング法の適用後に得られたｋ空間データ全体のＲが、「３」となるように、ｋ空間データに対してビューシェアリング法を適用する。なお、画像生成機能１２３ｂが、ｋ空間データ全体のＲが所定値となる条件を満たすように、ｋ空間データに対してビューシェアリングを適用する例について説明したが、画像生成機能１２３ｂは、この条件を考慮せずに、ｋ空間データに対してビューシェアリングを適用してもよい。

なお、画像生成機能１２３ｂは、ｐ軸上である値に対応するｋ空間データと、ｐ軸上で別の値に対応するｋ空間データとの間で相互に欠落サンプルを補っても良い。

（ｋ−ｐ法）
アンダーサンプリング状態の時系列データを直接再構成する方法はｋ−ｔ法と総称され、様々なｋ−ｔ法が知られている。本実施形態に係る画像生成機能１２３ｂは、ｐ軸を時間軸のように扱うことで、このｋ−ｔ法を利用して再構成画像を生成することができる。ｐ軸を時間軸のように扱うことから、便宜上、この方法をｋ−ｐ法と呼ぶことにする。

ｋ−ｐ法に利用できるｋ−ｔ法は大別して２グループに分けられる。第１グループは、非特許文献１に記載されたｋ−ｔ ＢＬＡＳＴ、非特許文献２に記載されたｋ−ｔ ＧＲＡＰＰＡ、及び、非特許文献３に記載されたｋ−ｔ ＰＣＡのように、アンダーサンプリング状態に規則性を仮定した方法であり、便宜上、これらのｋ−ｔ法を規則パターンｋ−ｔ法と呼ぶことにする。第２グループは、非特許文献４に記載されたｋ−ｔ ＳＬＲなどのアンダーサンプリング状態に規則性を仮定しない方法であり、便宜上、このｋ−ｔ法を任意パターンｋ−ｔ法と呼ぶことにする。

画像生成機能１２３ｂは、ｋ−ｐ法として規則パターンｋ−ｔ法を用いる場合には、先に説明したｐ軸方向のビューシェアリング法を適用し、ｋ空間データが規則性が有するように、再構成に必要なサンプルデータを推定してから規則パターンｋ−ｔ法を適用して、画像を生成すれば良い。また、画像生成機能１２３ｂは、ｋ−ｐ法として任意パターンｋ−ｔ法を用いる場合には、配置機能１２３ａにより配置されたｋ空間データに対してそのまま任意パターンｋ−ｔ法を適用して、画像を生成すれば良い。

以上、実施形態に係るＭＲＩ装置１００について説明した。上述したように、ＭＲＩ装置１００によれば、効率良くパラメータを推定することができる。

（実施形態に係る変形例）
なお、上述した実施形態では、ＭＲＩ装置１００が、注目撮像パラメータの値を２つの範囲に分けて、各範囲に対応するサンプリング密度制御を行う場合について説明した。しかしながら、ＭＲＩ装置１００は、注目撮像パラメータの値を３つ以上の範囲に分けて、各範囲に対応するサンプリング密度制御を行ってもよい。そこで、このような変形例を実施形態に係る変形例として説明する。以下、図１１を参照して、ＭＲＩ装置１００が、注目撮像パラメータの値を３つの範囲に分けて、各範囲に対応するサンプリング密度制御を行う例について説明する。

図１１は、変形例に係るサンプリング密度制御の一例を示す図である。図１１は、Ｌｏｏｋ−Ｌｏｃｋｅｒ法をベースとしたＴ１マッピングにおける、ＴＩに対するサンプリング密度の制御方法の一例を示す。なお、図１１の例では、フェーズエンコードの軸に加え、リードアウト９７２の軸が示されている。リードアウト９７２の軸は、フェーズエンコードの軸に直交する。

図１１の例に示す範囲９５１は、画像の信号強度の変化が所定値よりも大きい範囲である。また、範囲９５２は、ヌルポイントＰ１、Ｐ２を含む範囲である。また、変形例に係る範囲９０２は、上述した実施形態に係る範囲９０２と同様の範囲である。

図１１の例では、シーケンス制御回路１１０は、範囲９５１では、ｋ空間の中心を含む領域９５３のＲを「１．５」とし、ｋ空間の周辺の領域９５４、９５５のＲを「４」より大きい値となるように調整している。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲９５２では、ｋ空間の中心を含む領域９５３のＲを「１」とし、ｋ空間の周辺の領域９５４、９５５のＲを「４」より大きい値となるように調整している。また、シーケンス制御回路１１０は、範囲９０２では、ｋ空間の中心を含む領域９５３のＲを「２」とし、ｋ空間の周辺の領域９５４、９５５のＲを「４」となるように調整している。ここで、シーケンス制御回路１１０は、例えば、リードアウト９７２方向のどの位置においても、上述したように、Ｒを調整している。したがって、図１１の例に示すｋ空間データ全体では、Ｒが「３」程度になる。このため、変形例に係るＭＲＩ装置１００によれば、ｋ空間データ全体におけるＲの値が比較的大きい「３」程度であるため、ＭＲ信号の収集に時間がかからない。そのため、ＭＲ信号の収集の開始からＴ１値やＴ２値などのパラメータを推定するまでの時間がかからない。したがって、変形例に係るＭＲＩ装置１００によれば、効率良くパラメータを推定することができる。また、変形例に係るＭＲＩ装置１００によれば、同様の理由で、効率良くパラメータマッピング画像を生成することができる。

なお、実施形態の説明では２次元の収集について説明してきたが、３次元の収集に対しても適用可能である。また、３次元のｋ−ｐ法で用いる場合、その任意パターンとしては、例えば、スタックオブスターズパターン、ポアソンディスクパターンを用いることができる。

（画像生成プログラム）
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（画像生成プログラムとも称される）に基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、この画像生成プログラムを予め記憶しておき、この画像生成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装置による効果と同様な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画像生成プログラムとして、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、この記録媒体から画像生成プログラムを読み込み、この画像生成プログラムに基づいて画像生成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装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータが画像生成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画像生成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（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）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。

さらに、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画像生成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、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、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。

以上述べた少なくとも一つの実施形態又は変形例に係るＭＲＩ装置、及び、画像生成方法によれば、効率良くパラメータを推定することができる。

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。また、被検体として人体を例として説明したが、被検体は人体や生体に限定されない。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
１１０ シーケンス制御回路
１２３ａ 配置機能
１２３ｂ 画像生成機能

Claims (9)

1. パルスシーケンスの実行を制御することによって、ｋ空間に配置される磁気共鳴信号を、撮像パラメータが第１の範囲に含まれる場合には、ｋ空間の中心を含む第１領域を第１のサンプリング密度で収集するとともに、前記第１領域とは異なる第２領域を前記第１のサンプリング密度とは異なる第２のサンプリング密度で収集し、前記撮像パラメータが、前記第１の範囲とは異なる第２の範囲に含まれる場合には、前記第１領域を前記第１のサンプリング密度よりも低いサンプリング密度で収集するとともに、前記第２領域を前記第２のサンプリング密度よりも高いサンプリング密度で収集するシーケンス制御部と、
   前記磁気共鳴信号を撮像パラメータ軸上の各点に対するｋ空間データとしてｋ空間に配置する配置部と、
   前記ｋ空間データに基づいて、画像を生成する画像生成部と、
   を備える、磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記撮像パラメータは、ＴＩ（Inversion Time）であり、
   前記シーケンス制御部は、９０度よりも大きいＲＦ（Radio Frequency）パルスを照射するためのパルス制御を含む前記パルスシーケンスの実行を制御することによって前記磁気共鳴信号を収集し、
   前記画像生成部は、前記ｋ空間データに基づいて、Ｔ１マッピング画像を生成する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記撮像パラメータは、ＴＥ（Echo Time）であり、
   前記シーケンス制御部は、マルチエコー収集を行うためのパルス制御を含む前記パルスシーケンスの実行を制御することによって前記磁気共鳴信号を収集し、
   前記画像生成部は、前記ｋ空間データに基づいて、Ｔ２マッピング画像を生成する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記撮像パラメータは、ＴＳＬ（Spin Lock Time）であり、
   前記シーケンス制御部は、スピンロックパルスを照射するためのパルス制御を含む前記パルスシーケンスの実行を制御することによって前記磁気共鳴信号を収集し、
   前記画像生成部は、前記ｋ空間データに基づいて、Ｔ１ρマッピング画像を生成する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記第１の範囲は、対応する画素値の変化の度合いが所定値以上となる範囲であり、前記第２の範囲は、対応する画素値の変化の度合いが所定値未満となる範囲である、請求項１〜４の何れか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記画像生成部は、前記第１領域及び第２領域の少なくとも１つの領域内で、ｋ空間データとして収集されていない位置のｋ空間データを、当該位置に対応する値の撮像パラメータとは異なる値の撮像パラメータにおける前記位置と同一の位置のｋ空間データを利用して生成する、請求項１〜５の何れか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記画像生成部は、前記第１領域及び第２領域の少なくとも１つの領域内で、ｋ空間データとして収集されていない位置のｋ空間データを、当該位置から所定の範囲内の位置のｋ空間データを利用して生成する、請求項１〜５の何れか１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、前記磁気共鳴信号を、前記第１領域を前記第１のサンプリング密度で収集し、前記第２領域を前記第２のサンプリング密度で収集した後に、前記第１領域を前記第１のサンプリング密度よりも低いサンプリング密度で収集し、前記第２領域を前記第２のサンプリング密度よりも高いサンプリング密度で収集する、請求項１〜７の何れか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
9. パルスシーケンスの実行を制御することによって、ｋ空間に配置される磁気共鳴信号を、撮像パラメータが第１の範囲に含まれる場合には、ｋ空間の中心を含む第１領域を第１のサンプリング密度で収集するとともに、前記第１領域とは異なる第２領域を前記第１のサンプリング密度とは異なる第２のサンプリング密度で収集し、前記撮像パラメータが、前記第１の範囲とは異なる第２の範囲に含まれる場合には、前記第１領域を前記第１のサンプリング密度よりも低いサンプリング密度で収集するとともに、前記第２領域を前記第２のサンプリング密度よりも高いサンプリング密度で収集するシーケンス制御ステップと、
   前記磁気共鳴信号を撮像パラメータ軸上の各点に対するｋ空間データとしてｋ空間に配置する配置ステップと、
   前記ｋ空間データに基づいて、画像を生成する画像生成ステップと、
   を含む、画像生成方法。

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