JP6599989B2 - 構成材料の分類を改善するための方法およびシステム - Google Patents

Description

本明細書の実施形態は、広くには、診断における撮像に関し、より詳細には、磁気共鳴（ＭＲ）画像における構成材料の分類を改善するための方法およびシステムに関する。

磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）は、患者の診断および／または治療に使用するための優れた軟組織コントラストを有する高品質の画像を提供する。とりわけ、ＭＲＩを、生化学プロセスをより詳細に研究する際に使用する補完的な診断情報を提供するために、１つ以上の他の撮像の様態と併せて使用することができる。例えば、ＭＲＩを、より高い感度でバイオマーカーを追跡するための陽電子放射断層撮影（ＰＥＴ）システムによって提供される分子情報を補完するために使用することができる。

典型的には、ＰＥＴ撮像は、放出された光子の減衰をもたらし得る光子−電子相互作用を必要とし、その結果、画像品質が低下し、ＰＥＴ定量が不正確になる。ＭＲＩデータの使用は、ＰＥＴ減衰値の補正に役立ち、より正確な臨床情報を提供する。とくに、特定の組織、空気、脂肪、水、骨、金属、および／または他の材料などの対応する構成材料へと正確に分類されたＭＲＩデータを使用してＰＥＴ減衰値を補正することができる。

従来のＭＲＩは、軟組織、水、および／または脂肪を含む撮像領域の部分に対して、異なる信号強度または輝度を有する正の応答信号を生成する。例えば、肝臓組織から受け取った応答信号は、胃組織から受け取った応答信号の信号強度とは異なる特定の信号強度を有することができる。したがって、信号強度の差を用いて、画像化された領域内の構成材料を明瞭に分類することができる。

しかしながら、従来のＭＲＩは、水または脂肪分子を欠いている領域を撮像するときに、そのような特有の信号強度を有する応答信号を生成することができない。例えば、従来のＭＲＩパルスシーケンスは、空気、骨、および／または金属を含む領域を撮像する際に、これらの構成材料が実質的に異なる減衰値を有するにも関わらず、不明瞭な暗信号を生成する。さらに、ペースメーカまたは歯科用充填物などの金属物体の付近の領域のＭＲＩは、金属と周辺組織との間の大きな磁化率（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ）の変動に起因して、過度の加熱および／または画像アーチファクトを引き起こす可能性がある。具体的には、画像化される領域内に金属が存在すると、ＭＲＩの最中に著しい共鳴周波数の変化が引き起こされ、結果として実質的な信号損失、脂肪抑制の失敗、幾何学的歪み、および明るいパイルアップアーチファクトが生じ得る。

したがって、特定の従来のＭＲＩシステムは、信号強度、緩和能、化学シフト、および／または画像勾配情報の違いにもとづいて骨構造および金属から空気を含む領域を区別しようとする分類方法を提供している。特定の他の分類方法は、異なる構成材料の間の不明確さを解決するために、非対称スピンエコーＭＲＩシーケンス、超短エコー時間（ＵＴＥ）および／またはゼロエコー時間（ＺＴＥ）ＭＲＩパルスシーケンスを使用する金属インプラントの周囲の磁場マッピングを必要とする。

しかしながら、このような従来の分類方法でさえ、割り出される診断情報が、画像化される領域内に金属物体が存在することによって引き起こされる大きな信号損失に起因して不正確になることを、軽減することができない。具体的には、例えば歯科用充填物または股関節インプラントに金属が存在することによって生じる磁化率アーチファクトが、ＭＲ画像から得られる診断情報を歪める。歪んだＭＲ画像情報は、空気、骨、および／または金属、ならびに／あるいはその付近の画像化領域の正確かつ効率的な分類の助けとならない。非効率的な分類は、結果として、ＰＥＴ減衰値および／または他の生化学的調査の正確な推定におけるＭＲ画像情報の使用を妨げる。このように、磁化率アーチファクトは、従来のＭＲＩを種々の臨床用途にとって不適当にする。

国際公開第２０１４−１９０１１５号

本明細書の特定の態様によれば、対象の撮像のための方法が提示される。本方法は、対象のターゲットボリューム（ｔａｒｇｅｔ ｖｏｌｕｍｅ）から取得されたＭＲＩデータを使用してターゲットボリュームに対応するＭＲ画像および測定Ｂ０磁場マップ（ｍｅａｓｕｒｅｄ Ｂ０ ｆｉｅｌｄ ｍａｐ）を再現することを含み、ＭＲ画像は、１つ以上の明領域（ｂｒｉｇｈｔ ｒｅｇｉｏｎ）および／または１つ以上の暗領域（ｄａｒｋ ｒｅｇｉｏｎ）を含む。さらに、本方法は、ＭＲ画像内の１つ以上の明領域の各々に対応する１つ以上の弁別可能構成材料（ｄｉｓｔｉｎｃｔｉｖｅ ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌ）を識別することを含む。さらに、本方法は、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域の各々を１つ以上の不明瞭構成材料（ａｍｂｉｇｕｏｕｓ ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ ｍａｔｅｒｉａｌ）として反復的にラベリングすることを含む。さらに、本方法は、１つ以上の弁別可能構成材料および１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値（ｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙ ｖａｌｕｅ）を割り当てることを含む。さらに、本方法は、１つ以上の弁別可能構成材料および１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する割り当てられた磁化率値にもとづいて、シミュレーションＢ０磁場マップ（ｓｉｍｕｌａｔｅｄ Ｂ０ ｆｉｅｌｄ ｍａｐ）を反復的に生成することを含む。さらに、本方法は、各々の反復において、測定Ｂ０磁場マップとシミュレーションＢ０磁場マップとの間の類似度指標（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｍｅｔｒｉｃ）を決定することを含む。さらに、本方法は、決定された類似度指標にもとづいて１つ以上の暗領域の各々における１つ以上の不明瞭構成材料を識別し、対応する磁化率値を確定することを含む。さらに、本方法は、１つ以上の弁別可能構成材料に対応する割り当てられた磁化率値およびＭＲ画像において識別された１つ以上の不明瞭構成材料に対応する確定された磁化率値にもとづいて、ＭＲＩデータを補正するステップを含む。さらに、本方法は、補正されたＭＲＩデータにもとづいてターゲットボリュームの診断評価を決定することを含む。

本明細書の特定のさらなる態様によれば、対象を撮像するように構成された撮像システムが開示される。本システムは、対象のターゲットボリュームを走査して対応するＭＲＩデータを取得するように構成されたスキャナを含む。さらに、本システムは、スキャナに動作可能に組み合わせられた処理サブシステムを含み、処理サブシステムは、ＭＲＩデータを使用してターゲットボリュームに対応するＭＲ画像および測定Ｂ０磁場マップを再現するように構成され、ここでＭＲ画像は、１つ以上の明領域および／または１つ以上の暗領域を含む。さらに、処理サブシステムは、ＭＲ画像内の１つ以上の明領域の各々に対応する１つ以上の弁別可能構成材料を識別するように構成される。さらに、処理サブシステムは、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域の各々を、１つ以上の不明瞭構成材料として反復的にラベリングするように構成される。さらに、処理サブシステムは、１つ以上の弁別可能構成材料および１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値を割り当てるように構成される。さらに、処理サブシステムは、１つ以上の弁別可能構成材料および１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する割り当てられた磁化率値にもとづいて、シミュレーションＢ０磁場マップを反復的に生成するように構成される。さらに、処理サブシステムは、各々の反復において、測定Ｂ０磁場マップとシミュレーションＢ０磁場マップとの間の類似度指標を決定するように構成される。さらに、処理サブシステムは、決定された類似度指標にもとづいて、１つ以上の暗領域の各々における１つ以上の構成材料を識別して、対応する磁化率値を確定するように構成される。さらに、処理サブシステムは、１つ以上の弁別可能構成材料に対応する割り当てられた磁化率値およびＭＲ画像において識別された１つ以上の不明瞭構成材料に対応する確定された磁化率値にもとづいて、ＭＲＩデータを補正するように構成される。さらに、処理サブシステムは、補正された磁気共鳴撮像データにもとづいてターゲットボリュームの診断評価を決定するように構成される。

本明細書の実施形態のこれらの特徴および態様ならびに他の特徴および態様が、以下の詳細な説明を添付の図面を参照して検討することで、さらによく理解されると考えられ、添付の図面において、類似の符号は、図面の全体を通して類似の部分を表している。

本明細書の態様による典型的な撮像システムの概略図である。 本明細書の態様によるＭＲ撮像のための典型的な方法を示すフローチャートである。 は、空気で満たされた複数のバイアルと金属物体とを含む水で満たされたファントムである。 図３Ａの水で満たされたファントムに対応する典型的なＭＲ画像を示している。 図３Ａの水で満たされたファントムに対応する典型的なＭＲ画像を示している。 図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、および図４Ｄは、本明細書の態様による従来のＭＲＩ法および超短エコーパルスシーケンスを使用して生成されたターゲットボリュームの典型的な画像を示している。

以下の説明は、対象のターゲットボリューム内の構成材料を正確に分類するためのシステムおよび方法を提示する。具体的には、本明細書に記載の実施形態は、従来からの磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）の使用ではこれまで区別できなかった構成材料の正確な識別を可能にする。とくには、本システムおよび本方法の実施形態は、金属起因の信号損失を空気および／または骨によって引き起こされる信号損失から区別することで、ターゲットボリューム内に位置する金属物体をより高い精度で位置特定および／または識別する改善されたＭＲＩワークフローを提供する。

本明細書の特定の態様によれば、金属物体を含む領域を、取得されたＭＲＩデータおよび／またはＢ０磁場マップから得られるマグニチュード画像および位相画像の組み合わせを使用して、空気および／または骨から区別することができる。Ｂ０磁場マップは、分極磁場Ｂ０（以下では、Ｂ０磁場という）の不均一性に起因して生じる共鳴外周波数のマップに対応することに、注目することができる。典型的には、Ｂ０磁場における不均一性は、Ｂ０磁場に近接する異なる磁化率を有する材料の存在に起因する。このような不均一性は、得られるＭＲ画像において顕著な磁化率アーチファクトを引き起こす可能性がある。したがって、磁化率アーチファクトを補償するために、撮像領域内の構成材料の実際の分布を表す正確なＢ０磁場マップを見つけ出すことが望ましい。

本システムおよび本方法の実施形態は、撮像領域に対応する測定Ｂ０磁場マップおよびシミュレーションＢ０磁場マップの比較を通じて、構成材料の実際の分布の特定を助ける。本明細書において使用されるとき、用語「測定Ｂ０磁場」は、ターゲットボリュームに対応するＭＲ画像における構成材料の実際の分布によって生成され、取得されたＭＲＩデータから決定される共鳴外周波数の図式的表示を指すために使用され得る。さらに、用語「シミュレーションＢ０磁場」は、とくにはターゲットボリュームに対応するＭＲ画像の暗領域または不確定領域において想定される構成材料の分布によって生成される共鳴外周波数の図式的表示を指すために使用され得る。

したがって、特定の実施形態においては、測定Ｂ０磁場マップを、取得されたＭＲＩデータから生成することができる。さらに、シミュレーションＢ０磁場マップを、ＭＲ画像内の不確定領域を空気、骨、さまざまな種類の金属、および／または他の任意の構成材料として繰り返しラベリングすることによって生成することができる。Ｂ０磁場マップを、シミュレーションＢ０磁場マップが測定Ｂ０磁場マップに実質的に一致するまで反復的にシミュレートすることで、ＭＲ画像内の不確定領域の構成材料の実際の分布をもたらすことができる。構成材料の実際の分布は、ターゲットボリューム内の空気、骨、さまざまな種類の金属、および／または他のインプラントなどの構成材料の正確な位置特定および識別を可能にする。

とくには、構成材料の正確な識別は、対応する磁化率値を明らかにすることで、最終的なＭＲ画像における磁化率関連のアーチファクトの正確な補償を可能にすることができる。さらに、金属種の正確な識別および位置特定は、金属物体の近傍の組織の高忠実度画像化のために最適化された特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択を助けることができる。特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択により、撮像システムのオペレータのスキルおよび／または経験に関係なく、後の撮像工程における金属物体の周囲の組織のより良好な描写が可能になる。さらに、金属種の正確な識別は、患者の効率的な臨床評価に使用するためのＰＥＴ減衰値の推定の向上を助けることができる。

以下の説明は、ＰＥＴ減衰値のより正確な推定のための構成材料の分類に関する実施形態を提示するが、本システムおよび本方法の実施形態について、種々の他の撮像用途における使用も考えられる。例えば、本システムおよび本方法を、単一光子放出コンピュータ断層撮影（ＳＰＥＣＴ）システム、超音波撮像システム、ハイブリッドＭＲ−ＰＥＴシステム、および／またはハイブリッドＭＲ−ＳＰＥＣＴシステムなどの他の撮像の様態によって取得される診断情報を補うために使用することができる。本システムの種々の実施例の実行に適した典型的な環境が、図１を参照して以下のセクションで説明される。

図１が、対象の改善された画像化のための典型的なＭＲＩシステム１００を示している。とくには、システム１００を、磁化率に関連する撮像アーチファクトを低減することによって高品質の診断画像および臨床情報の生成を助けるために、対象のターゲットボリューム内の構成材料を正確に識別するように構成することができる。

特定の実施形態においては、高品質の診断画像および臨床情報を使用して、ターゲットボリュームのより効率的な臨床評価に使用するためのＰＥＴシステム１０１などの１つ以上の他の撮像の様態から受け取った診断情報を、補完することができる。したがって、一実施形態において、システム１００は、ＰＥＴシステム１０１に通信可能に接続されてよい。図１はＰＥＴシステム１０１のみを描いているが、特定の実施形態において、システム１００は、ＳＰＥＣＴ撮像システムおよび／または超音波撮像システムなどの他の撮像の様態に通信可能に接続されてよい。あるいは、システム１００は、対象の改善された画像化を可能にするように構成されたＭＲ−ＰＥＴシステム、ＭＲ−ＳＰＥＣＴシステム、および／またはＭＲ超音波システムなどのハイブリッド撮像システムとして実現されてもよい。

とくには、一実施形態において、ＭＲＩシステム１００は、ターゲットボリュームを撮像するためのスキャナ１０２、システムコントローラ１０４、およびオペレータインターフェース１０６を備えることができる。ターゲットボリュームは、例えば、関心の対象の生物学的組織および／または評価の対象の非生物学的物体を含み得る。医療診断における撮像に使用される場合、スキャナ１０２は、テーブル１１０を配置することができる患者ボア１０８をさらに備えることができる。一実施形態においては、テーブル１１０を、患者１１２のターゲットボリュームがスキャナ１０２に対応する磁石（図示せず）のアイソセンタに位置するように、患者ボア１０８内に配置することができる。

さらに、特定の実施形態において、スキャナ１０２は、患者１１２の撮像のための一連の関連コイルを備えることができる。一実施形態において、例えば、スキャナ１０２は、患者ボア１０８におおむね整列した主磁場を発生させるべく電源１１６によって動作する一次磁石コイル１１４を備えることができる。さらに、スキャナ１０２は、強度がスキャナ１０２の指定された視野において変化していてもよい正確に制御された磁場を生成するために、コイルアセンブリにグループ化された一連の勾配コイル１１８、１２０、および１２２をさらに備えることができる。

さらに、一実施形態において、スキャナ１０２は、典型的には患者１１２の組織内に拘束された磁気回転材料を励起するためのＲＦパルスを生成するように構成された無線周波数（ＲＦ）コイル１２４をさらに備えることができる。特定の実施形態において、ＲＦコイル１２４は、受信コイルとしても機能することができる。したがって、ＲＦコイル１２４を、磁気回転材料からの放射の受信およびＲＦ励起パルスの印加のそれぞれのために、受動モードおよび／または能動モードで送信−受信回路１２６へと動作可能に接続することができる。

特定の実施形態においては、システムコントローラ１０４を、所望の磁場の生成および／またはＲＦ励起パルスの印加のために、ＭＲコイル１１８、１２０、１２２、および１２４の動作を制御するように構成することができる。したがって、一実施形態において、システムコントローラ１０４は、パルスシーケンス発生器１２８、タイミング回路１３０、および処理サブシステム１３２を備えることができる。処理サブシステム１３２を、ＭＲ撮像シーケンスにおいて使用するための撮像勾配波形およびＲＦパルスシーケンスを生成および／または制御するように構成することができる。一実施形態においては、パルスシーケンス発生器１２８を、所望のＭＲＩデータを取得するためにＴ１強調、Ｔ２強調、Ｔ２＊強調、磁化率強調、プロトン密度強調、脂肪選択、水選択、および／またはＤｉｘｏｎ法のパルスシーケンスを生成するように構成することができる。とくには、パルスシーケンス発生器１２８を、構造的ＭＲＩ情報を取得するため、および／または生成されたパルスシーケンスに応答して受信されるＭＲＩ信号にもとづくＢ０磁場マップの生成を可能にするための適切なパルスシーケンスを生成するように構成することができる。

さらに、特定の実施形態において、システムコントローラ１０４は、パルスシーケンス発生器１２８およびスキャナ１０２のコイルを制御し、さらには／あるいはパルスシーケンス発生器１２８とスキャナ１０２のコイルとの間の仲立ちを行うように構成された増幅回路１３４およびインターフェース回路１３６を備えることができる。例えば、増幅回路１３４および／またはインターフェース回路１３６を、ＲＦコイル１２４を駆動し、さらなる処理のために対応するＭＲＩ応答信号を増幅するように構成することができる。次いで、増幅された応答信号を、画像の再現に使用するための情報を決定するために、処理サブシステム１３２へと伝えることができる。そのために、処理サブシステム１３２は、例えば、１つ以上の特定用途向けプロセッサ、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、および／またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を備えることができる。

特定の実施形態においては、処理サブシステム１３２を、ＭＲＩパルスシーケンスに応答して励起された患者の核によって生成される応答信号を処理するように構成することができる。具体的には、処理サブシステム１３２を、画像の再現において使用するための情報を決定するために、応答信号の復調、フィルタ処理、および／またはデジタル化を行うように構成することができる。さらに、処理サブシステム１３２を、患者１１２内のターゲットボリュームの所望の画像の再現を可能にするために、デジタル化された情報を画像処理ユニット１３８へと伝えるように構成することができる。

しかしながら、すでに述べたように、撮像領域が空気−骨の界面、金属、セラミック、および／またはシリコーンインプラントなどの領域を含む場合、ＭＲＩ応答信号は、得られるＭＲ画像においてこれらの構成材料を正確に識別するための特有の信号強度をもたらさないかもしれない。例えば、ペースメーカまたは歯科用充填物などの金属インプラントの近傍の領域のＭＲＩが、過度の加熱および／または画像アーチファクトを引き起こす可能性がある。具体的には、金属インプラントは、金属と周辺組織との間の大きな磁化率の変化に起因して、ＭＲＩの際に著しい共鳴周波数の変化を引き起こす可能性がある。したがって、金属インプラントを含む領域およびその周辺の撮像は、実質的な信号損失、脂肪抑制の失敗、幾何学的歪み、および明るいパイルアップアーチファクトなどの磁化率に関連する撮像アーチファクトを引き起こし得る。したがって、金属インプラントを含むターゲット領域のＭＲ画像は、例えば、ＰＥＴシステム１０１によって取得されたＰＥＴデータの減衰の補正における使用および／または他の特定の臨床評価に関して、正確な診断情報をもたらさないかもしれない。

したがって、特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、取得されたＭＲＩ応答信号に対応するデジタル化された情報を処理して、得られるＭＲ画像における磁化率関連の画像生成アーチファクトを低減するように構成することができる。そのために、画像処理ユニット１３８は、例えば、１つ以上の特定用途向けプロセッサ、ＧＰＵ、ＤＳＰ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、ＡＳＩＣ、および／またはＦＰＧＡを含むことができる。図１は、画像処理ユニット１３８を独立した構成要素として示しているが、特定の実施形態において、画像処理ユニット１３８は、臨床的に有用なＭＲ画像の改善された再現における使用のためのソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュールとして処理サブシステム１３２に統合されてもよい。

とくには、一実施形態において、画像処理ユニット１３８を、取得されたＭＲＩデータおよびＢ０磁場マップから得られたマグニチュード画像および位相画像の組み合わせを使用して、空気および／または骨領域から金属物体を含む領域を区別するように構成することができる。そのために、特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、位相ＭＲＩデータを使用して再現されたＭＲ画像内の明領域および暗領域を分類するように構成することができる。具体的には、画像処理ユニット１３８を、ＭＲ画像内の明領域を軟組織に対応するものとして分類し、ＭＲ画像内の暗領域を空気、骨、および／または金属に対応するものとして分類するように、構成することができる。

一例として、画像処理ユニット１３８を、位相フィールド、能動輪郭、レベルセット、および／またはしきい値処理にもとづく分類などの画像セグメンテーション技術を使用して明領域および暗領域を分類するように構成することができる。別の例においては、画像処理ユニット１３８を、臓器階層化および／または臓器コンテキスト識別を使用して、空気、骨、および／または金属を含むＭＲ画像内の領域を分類するように構成することができる。さらに、画像処理ユニット１３８を、ＭＲ画像内の特定の領域に対応する位相データをフィルタ処理して、領域が反磁性材料に属するか、あるいは常磁性材料に属するかをより正確に識別するように構成することができる。

さらに、特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、マルチエコーパルスシーケンスを使用して取得されたＭＲＩデータにもとづいて、測定Ｂ０磁場マップを生成するように構成することができる。具体的には、測定Ｂ０磁場マップを、Ｄｉｘｏｎ法のパルスシーケンスなどのフィールドマッピングパルスシーケンスに応答して受信された構造的ＭＲＩ情報および／またはＭＲＩ信号にもとづいて生成することができる。すでに述べたように、Ｂ０磁場マップは、Ｂ０磁場の不均一性に起因して生じる共鳴外周波数のマップに対応する。典型的には、Ｂ０磁場における不均一性は、Ｂ０磁場の近傍における異なる磁化率を有する材料の存在に起因する。したがって、測定Ｂ０磁場マップは、ターゲットボリューム内の構成材料の対応する分布に従ったターゲットボリューム内の磁化率の分布を示し得る。

ターゲットボリュームに対応するＭＲ画像の明領域の構成材料は、ＭＲ信号にもとづいて明確に識別され得るが、ＭＲ画像の１つ以上の暗領域における構成材料の分布は、不確かなままであり得る。したがって、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、ＭＲ画像の明領域および暗領域の両方において、構成材料のそれぞれを正確に識別および／または位置特定するように構成することができる。次いで、明領域および暗領域の各々に対応する識別された構成材料に関連する情報を、測定Ｂ０磁場マップによって表される対応する磁化率アーチファクトを補償するために使用することができる。

とくには、一実施形態において、画像処理ユニット１３８を、ＭＲ画像内の明領域に対応する弁別可能構成材料を識別するように構成することができる。本明細書において使用されるとき、用語「弁別可能構成材料」は、特有の強度および／または他の既知のＭＲＩ処理方法にもとづいてＭＲ画像において明確に識別され得るＭＲ応答信号をもたらすターゲットボリューム内の構成材料を指して使用され得る。さらに、画像処理ユニット１３８を、対応する磁化率値をＭＲ画像の明領域に対応する弁別可能構成材料に割り当てるように構成することができる。例えば、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、弁別可能構成材料の各々に対応する磁化率値を決定して割り当てるために１つ以上の参照テーブルを使用するように構成することができる。この目的のために、参照テーブルは、ＭＲ画像の明領域に対応する弁別可能構成材料を識別してラベル付けするために、種々の種類の構成材料と既知の磁化率値との間の相関関係を含むことができる。

しかしながら、すでに述べたように、ターゲットボリューム内の不明瞭構成材料は、特有のＭＲＩ応答信号をもたらさない可能性があり、したがってＭＲ画像において暗領域として視覚化される。本明細書において使用されるとき、用語「不明瞭構成材料」は、水分子を欠き、したがってＭＲ画像において容易には識別できない可能性がある区別しにくいＭＲ応答信号をもたらすターゲットボリューム内の構成材料を指して使用され得る。したがって、特定の実施形態においては、これらの不明瞭構成材料を、反復識別技術を使用してＭＲ画像内の暗領域を分析することによって識別することができる。

とくには、特定の実施形態において、画像処理ユニット１３８を、反復識別技術の逐次の反復においてＭＲ画像内の暗領域および／または未知の領域の各々を空気、骨、種々の種類の金属、および／または任意の他の不明瞭構成材料として反復的にラベル付けするように構成することができる。具体的には、一実施形態において、画像処理ユニット１３８を、不明瞭構成材料の記憶済みのリストからランダムに１つ以上の暗領域のためのラベルを反復的に選択するように構成することができる。不明瞭構成材料の記憶済みのリストは、例えば、空気、骨、および／または患者の体内での使用に適した他の材料を含むことができる。しかしながら、別の実施形態においては、ラベルを、逐次の反復の各々において、患者の履歴および／またはオペレータの入力などの先験的情報にもとづいて選択してもよい。

特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、暗領域を反復的にラベル付けするときに初期仮定を行うように構成することができる。とくには、一実施形態において、画像処理ユニット１３８を、先験的情報、あらかじめプログラムされたシステム設定、画像化要件、および／またはユーザ入力にもとづいて初期仮定を行うように構成することができる。例えば、ターゲットボリュームの撮像時に、小さな金属物体の存在でさえも、得られるＭＲ画像に顕著なブルーミングを生じる可能性があり、特別なパルスシーケンスを使用する後続の走査を行って、暗領域を最適に画像化することができる。したがって、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、暗領域のうちのいずれかが金属物体を含むかどうかを識別するために、暗領域の初期評価を実行するように構成することができる。とくには、画像処理ユニット１３８を、金属物体の種類および／またはサイズを識別するように構成することができる。

そのために、画像処理ユニット１３８を、特定の種類および／またはサイズの金属に特徴的なダイポールパターン（ｄｉｐｏｌｅ ｐａｔｔｅｒｎ）などの１つ以上の基準テンプレートを使用するように構成することができる。一実施形態においては、さまざまな種類および／またはサイズの金属に特徴的なダイポールパターンを、リストとして記憶することができる。画像処理ユニット１３８を、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域を記憶済みのダイポールパターンと比較し、さらには／あるいは暗領域において観察されたダイポールパターンを剛体、アフィン、または非剛体変換を使用して基準テンプレートのうちの１つにフィットさせるように構成することができる。特定の実施形態においては、比較を、例えば、３Ｄボリューム全体および／またはスライスごとに行うことができる。続いて、画像処理ユニット１３８を、比較にもとづいて暗領域の１つ以上に存在する金属の種類および／またはサイズを識別するように構成することができる。

典型的には、歯科インプラントなどの金属物体は、ＭＲ画像において骨および空気と区別することができない暗領域として現れる。したがって、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、取得されたＭＲＩデータから決定されたＭＲ位相画像を用いて骨、空気、および金属物体の間の区別を行うように構成することができる。とくには、画像処理ユニット１３８を、例えばローパスフィルタ処理によってＭＲ位相画像を前処理して、局所的な磁化率の位相の変化を維持しながらグローバル位相の寄与を除去するように構成することができる。局所的な磁化率値だけを保持することで、ＭＲ位相画像における骨、空気、および金属物体の間の区別が向上する。

とくに、Ｂ０磁場の存在下での空気および金属物体の材料特性の違いにより、空気および金属物体の各々は、Ｂ０磁場の異なる変化を生む。したがって、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、前処理された位相ＭＲ画像の異なる領域に対応する異なる空間位置におけるＢ０磁場の変化を特定するように構成することができる。とくには、画像処理ユニット１３８を、Ｂ０磁場の変化を特定して、前処理された位相ＭＲ画像において空気と金属物体とを見分け、対応する磁化率値を決定するように構成することができる。

一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、１つ以上の暗領域の反復識別および対応する磁化率値の決定を逆問題としてモデル化するように構成することができる。一例として、選択された暗領域が金属物体を含む場合、Ｂ０磁界の変化は、外部磁場の存在下で金属物体によって誘導される磁化に対応し得る。誘導磁化を、例えば、式（１）を用いて逆問題として表すことができ、
Ｍ^→＝χＨ^→（１）
ここで、Ｍ^→は、前処理されたＭＲ位相画像から決定された誘導磁化に対応し、Ｈ^→は、印加されたＢ０磁場に起因する磁化に対応し、χは、磁化率行列に対応し、磁化率行列χの各々の要素は、印加されたＢ０磁場に対する局所磁場の変化の方向において決定された磁化率を指す。

誘導磁化Ｍ^→および印加されたＢ０磁場に起因する磁化Ｈ^→の値に鑑みて、一実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、行列χの計算を逆問題としてモデル化するように構成することができる。とくには、画像処理ユニット１３８を、式（１）で定義された逆問題の決定された解にもとづいて選択された暗領域における磁化率のシグネチャ（ｓｉｇｎａｔｕｒｅ）を決定するように構成することができる。特定の実施形態においては、決定された磁化率のシグネチャを使用して、ターゲットボリューム内の空気と金属物体とを区別することができる。具体的には、磁化率のシグネチャを用いて、選択された暗領域に存在する特定の金属物体を識別することができる。

続いて、画像処理ユニット１３８を、識別された金属に対応する磁化率値を選択された暗領域に割り当てるように構成することができる。同様に、さらなる反復において、１つ以上の他のラベルおよび対応する磁化率値を、１つ以上の他の暗領域に割り当てることができる。

一実施形態において、ＭＲ画像内の明領域および暗領域に割り当てられる磁化率値は、反復識別技術の特定の反復のためのターゲットボリュームに対応する仮定された磁化率分布をもたらす。本明細書の特定の態様によれば、画像処理ユニット１３８を、仮定された磁化率分布にもとづいてシミュレーションＢ０磁場マップを反復的に生成するように構成することができる。例えば、画像処理ユニット１３８を、スライスごとのフーリエ領域変換を使用して、推定された磁化率分布をシミュレーションＢ０磁場マップに変換するように構成することができる。あるいは、画像処理ユニット１３８を、反復有限要素法、有限差分法、摂動近似法、および／または他の任意の適切な方法を使用して、仮定された磁化率分布をシミュレーションＢ０磁場マップに変換するように構成することができる。

とくには、画像処理ユニット１３８を、特定の反復に対応するシミュレーションＢ０磁場マップが測定Ｂ０磁場マップと実質的に一致するまで、仮定された磁化率分布にもとづいてＢ０磁場マップを反復的にシミュレートするように構成することができる。一実施形態においては、例えば、正規化相関または意味的類似性アンサンブルなどの類似度指標を使用して、測定Ｂ０磁場マップをシミュレーションＢ０磁場マップに相関させることができる。具体的には、画像処理ユニット１３８を、類似度指標にもとづいて、測定Ｂ０磁場マップに対する最良の一致または最も近い一致を有するシミュレーションＢ０磁場マップを識別するように構成することができる。次いで、シミュレーションＢ０磁場マップを、ＭＲ画像の暗領域における構成材料の実際の分布の位置特定および識別に使用することができる。とくに、特定の実施形態においては、例えば登録済みの解剖学的アトラス（ａｎａｔｏｍｉｃａｌ ａｔｌａｓ）を使用して、暗領域において識別された１つ以上の不明瞭構成材料に対応する情報を、近傍の他の暗領域のラベルを補間するために使用することができる。

すでに述べたように、構成材料の正確な識別は、対応する磁化率値を決定し、最終的なＭＲ画像における磁化率関連のアーチファクトを正確に補償することを可能にするうえで、役に立つことができる。さらに、金属種の正確な識別および位置特定は、金属物体の近傍の組織の高忠実度画像化のために最適化された特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択を助けることができる。一例として、そのような特別なシーケンスは、可変共鳴画像組み合わせ（ＭＡＶＲＩＣ）パルスシーケンスおよび／またはスライス符号化金属アーチファクト補正（ＳＥＭＡＣ）パルスシーケンスによるマルチ取得を含むことができる。

一実施形態において、特別なＭＲＩパルスシーケンスは、オペレータのスキルおよび／または経験に関係なく、後の撮像工程における金属物体の周りの組織のより良好な描写を可能にすることができる。例えば、ＭＡＶＲＩＣパルスシーケンスの使用は、ＭＲ画像における金属関連のアーチファクトのより正確な位置特定を可能にすることができる。特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、金属領域を正確に識別し、対応するサイズを推定するために、ＭＲ画像において位置特定された金属関連のアーチファクトにセグメント化方法を適用するように構成することができる。さらに、ＭＡＶＲＩＣパルスシーケンスの使用は、より正確なＢ０磁場マップの測定を助けることができ、結果として、本明細書に記載のとおりの測定Ｂ０磁場マップおよびシミュレーションＢ０磁場マップの比較を通じて金属の特定の種類の分類を可能にすることができる。そのような比較は、患者の体内への導入に適することができる金属の数が限られているため、特定の金属の種類の正確な識別を迅速に可能にすることができる。次いで、金属の種類およびサイズの正確な識別は、正確なＭＲ画像の再現および／または正確なＰＥＴ減衰の補正を可能にすることができる。

システム１００の特定の実施形態は、パルスシーケンスの自動選択を可能にすることができるが、特定の他の実施形態においては、システム１００を、医療従事者１４０が金属インプラントに近い領域を撮像するための適切なパルスシーケンスを選択できるように構成することができる。そのために、オペレータインターフェース１０６は、バックプレーンまたはインターネットなどの通信リンク１４４を介してＭＲＩシステム１００および／またはＰＥＴシステム１０１に動作可能に接続された１つ以上の入力装置１４２をさらに備えることができる。入力装置１４２は、例えば、キーボード、マウス、トラックボール、ジョイスティック、タッチ動作スクリーン、ライトペン、コントロールパネル、および対応する音声認識回路に組み合わせられたマイクロフォンなどの音声入力装置を含むことができる。一実施形態において、入力装置１４２は、同じまたは後のスキャンにおける金属インプラントおよび／またはターゲットボリュームの所望のビューを選択することを医療従事者１４０にとって可能にすることができる対話型グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）をさらに含むことができる。さらに、入力装置１４２は、医療従事者１４０が患者１１２の病理学的状態を評価および／または継続的に監視するための組織特性などの画像由来の臨床情報を要求することを可能にすることができる。

特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、要求された情報を正確に再現されたＭＲ画像および／またはＰＥＴ画像から決定するように構成することができる。さらに、画像処理ユニット１３８を、要求された情報を１つ以上の出力装置１４６を介してリアルタイムで医療従事者１４０に提供するように構成することができる。特定の実施形態において、出力装置１４６は、例えば、ディスプレイ１４８、プリンタ１５０、および／または音声出力装置１５２を含むことができる。

一実施形態において、ディスプレイ１４８は、着用可能な眼鏡に一体化されてよく、あるいは再現されたＭＲおよび／またはＰＥＴ画像ならびに撮像時の他の医学的関連情報を観察することを医療従事者１４０にとって可能にするように天井またはカートに取り付けられてよい。したがって、特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、要求された情報をディスプレイ１４８および／またはプリンタ１５０上の視覚的なレポートとして医療従事者１４０へと伝えるように構成することができる。あるいは、画像処理ユニット１３８を、要求された情報を音声出力装置１５２を介して医療従事者１４０に聴覚的に伝達するように構成することができる。

さらに、特定の実施形態においては、画像処理ユニット１３８を、要求された情報をストレージリポジトリ（ｓｔｏｒａｇｅ ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ）１５４に格納するように構成することができる。ストレージリポジトリ１５４を、特別なＭＲＩパルスシーケンス、決定された類似度指標、構成材料の種類と既知の磁化率値との間の相関を記憶した参照テーブル、取得されたＭＲＩおよびＰＥＴデータ、ならびに／あるいは再現されたＭＲおよびＰＥＴ画像を格納するように構成することができる。したがって、特定の実施形態において、ストレージリポジトリ１５４は、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、コンパクトディスク読み書き（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）ドライブ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）ドライブ、フラッシュドライブ、および／またはソリッドステートストレージデバイスを含むことができる。

図１に示した実施形態において、入力装置１４２、出力装置１４６、およびストレージリポジトリ１５４が、ＭＲＩシステム１００の一部として示されていることに、注目することができる。しかしながら、別の実施形態においては、入力装置１４２、出力装置１４６、および／またはストレージリポジトリ１５４を、ＭＲＩシステム１００およびＰＥＴシステム１０１の両方に通信可能に接続することができる。そのような実施形態において、入力装置１４２、出力装置１４６、および／またはストレージリポジトリ１５４の共用が、床面積の節約および／または正確な診断情報を生成するための画像処理ワークフローの簡素化を助けることができる。

このように、本システム１００の実施形態は、ＭＲ画像において従来からのやり方では区別することができない空気、骨、および／または金属などの構成材料のロバストかつ再現性のある分類を可能にする。とくには、構成材料の正確な識別は、対応する磁化率値を明らかにすることで、最終的なＭＲ画像における磁化率関連のアーチファクトの正確な補償を可能にすることができる。さらに、金属種の正確な識別および位置特定は、金属物体の近傍の組織の高忠実度画像化のために最適化された特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択を助けることができる。とくには、特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択により、オペレータのスキルおよび／または経験に関係なく、後の撮像工程における金属物体の周囲の組織のより良好な描写が可能になる。

さらに、ターゲットボリューム内の金属物体の位置および種類に対応する正確な情報を、ターゲットボリュームの詳細な評価のために、他の撮像システムおよび／または情報記憶システムから得られる患者情報を補うために使用することができる。例えば、金属物体の位置および種類に対応する正確な情報は、金属物体の近傍の領域であってもＰＥＴ減衰値のより正確な推定を助けることができ、したがって患者のより効率的な生体分子評価が可能になる。本明細書の特定の態様による種々の構成材料の正確な分類に使用するためのＭＲ撮像の方法の典型的な実施形態を、図２を参照してさらに詳細に説明する。

図２が、ＭＲ撮像のための典型的な方法を表すフローチャート２００を示している。本明細書において、典型的な方法の実施形態を、コンピューティングシステムまたはプロセッサにおけるコンピュータにとって実行可能な命令という全体的な文脈において説明することができる。一般に、コンピュータにとって実行可能な命令は、特定の機能を実行し、あるいは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、プロシージャ、モジュール、関数、などを含むことができる。

さらに、典型的な方法の実施形態は、有線および／または無線通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理装置によって最適化機能が実行される分散コンピューティング環境において実行されてもよい。分散コンピューティング環境において、コンピュータにとって実行可能な命令は、メモリ記憶装置を含むローカルおよびリモートの両方のコンピュータ記憶媒体に位置することができる。

さらに、図２において、典型的な方法は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせにて実現され得る動作を表す論理フローチャートにおけるブロックの集合として示されている。例えば、典型的な方法においてターゲットボリュームについて磁気共鳴画像および測定Ｂ０磁場マップを再現するステップ、１つ以上の不明瞭構成材料を正確に識別するステップ、および／または診断評価を決定するステップにおいて実行される機能を説明するために、種々の動作がブロックにて示されている。ソフトウェアの文脈において、ブロックは、１つ以上の処理サブシステムによって実行されたときに列挙された動作を実行するコンピュータ命令を表す。

典型的な方法について、その記載の順序は、限定として解釈されるようには意図されてはおらず、任意の数の記載されたブロックを任意の順序で組み合わせて、本明細書に開示の典型的な方法または他の同等な方法を実行することが可能である。さらに、特定のブロックは、本明細書に記載される主題の技術的思想および技術的範囲から離れることなく、典型的な方法から削除されてもよく、あるいは追加の機能を有する追加のブロックによって増強されてもよい。検討の目的のために、典型的な方法を、図１の構成要素を参照して説明する。

本方法の実施形態は、従来からのＭＲ撮像の使用ではこれまで区別できなかった構成材料の正確な識別を可能にすることができる。本方法は、ステップ２０２で始まり、ステップ２０２においては、１つ以上のＭＲＩパルスシーケンスを使用して対象のターゲットボリュームから取得されたＭＲＩデータが受信される。例えば、ＭＲＩデータを取得するために使用されるＭＲＩパルスシーケンスは、スピンエコーＭＲＩシーケンス、マルチエコーＭＲ取得シーケンス、および／または勾配エコーＭＲＩシーケンスを含むことができる。さらに、ターゲットボリュームは、例えば、患者の心臓組織または肝臓組織などの生物学的組織を含み得る。あるいは、ターゲットボリュームは、合成ポリマー製のパイプなどの非生物学的物体の一部に相当してもよい。明瞭にするために、本明細書において、本方法は、対象のターゲットボリュームを画像化するための医療診断画像化の用途に関して説明される。

続いて、ステップ２０４において、取得されたＭＲＩデータを用いて、ターゲットボリュームに対応するＭＲ画像および測定Ｂ０磁場マップを再現することができる。例えば、ＭＲ画像は、ターゲットボリューム内の１つ以上の弁別可能構成材料に対応する１つ以上の明領域および１つ以上の不明瞭構成材料に対応する１つ以上の暗領域を含むことができる。

一実施形態においては、ターゲットボリュームの所望のＭＲ画像を、スピンエコーパルスシーケンス、超短エコー（ＵＴＥ）パルスシーケンス、および／または勾配エコーパルスシーケンスを使用して取得されたＭＲＩデータを使用して再現することができる。さらに、特定の実施形態においては、ターゲットボリュームに対応するＢ０磁場マップを、医療従事者によって具体的に選択され得る１つ以上のＭＲＩパルスシーケンスを使用して再現することができる。例えば、一実施形態においては、測定Ｂ０磁場マップを、マルチエコー取得シーケンスを使用して取得されたＭＲＩデータを使用して再現することができる。しかしながら、代案の実施形態においては、ＭＲ画像および測定Ｂ０磁場マップの両方を、例えばスピンエコーパルスシーケンスなどの同じＭＲＩパルスシーケンスを使用して取得されたＭＲＩデータを使用して、生成することができる。ＭＲ画像および測定Ｂ０磁場マップが、ターゲットボリュームに存在する１つ以上の弁別可能構成材料および／または不明瞭構成材料を表すことができることに、注目することができる。

したがって、ステップ２０６において、ＭＲ画像内の１つ以上の明領域の各々に対応する１つ以上の弁別可能構成材料を、識別することができる。前述したように、ＭＲ画像の明領域は、水分子を含む軟組織、水、および／または脂肪などの特定の弁別可能構成材料を含むことができる。そのような弁別可能構成材料を含むターゲットボリュームの撮像は、異なる信号強度および／または輝度を有するＭＲＩ応答信号を生み、したがってＭＲ画像において容易に視覚化可能である。

例えば、心臓組織から受信される応答信号は、肺組織から受信される応答信号の信号強度とは異なる特定の信号強度を有することができる。異なる信号強度を使用して、撮像領域内の構成材料を明確に分類することができる。とくには、一実施形態において、ＭＲ画像内の弁別可能構成材料を、位相フィールド、能動輪郭、レベルセット、および／またはしきい値処理にもとづく分類などの画像セグメンテーション技術を使用して識別することができる。特定の他の実施形態においては、ＭＲ画像内の弁別可能構成材料を、クラスタリング、アトラスマッチング、および／または他の適切な機械学習にもとづく方法を用いて識別することができる。

前述したように、ＭＲ画像の暗領域は、ＭＲＩパルスシーケンスに応答したＭＲ応答信号をもたらすことができない特定の不明瞭構成材料に相当することができる。不明瞭構成材料の多くは、同様に不明瞭および／または暗いＭＲＩ応答信号をもたらし得るため、ターゲットボリューム内のこれらの不明瞭構成材料は、従来のＭＲＩ処理を用いたのでは識別することができない。したがって、一実施形態においては、暗領域を、対応する形状にもとづいて最初に分類し、それらが特有のパターンにフィットするかどうかを判断することができる。あるいは、暗領域の分類をモデル化し、逆問題として解くことができる。

さらに、ステップ２０８において、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域を、１つ以上の不明瞭構成材料に対応する１つ以上のダイポールパターンテンプレートと反復的に比較することができる。一実施形態において、ダイポールパターンテンプレートは、さまざまな種類および／またはサイズの金属物体に特徴的な磁化率パターンに対応する。したがって、異なる種類およびサイズの金属物体に対応するダイポールパターンは、区別可能であり、ＭＲＩにおいて効果的に視覚化される。一例として、図３Ａ、図３Ｂ、および図３Ｃは、金属物体が呈するダイポールパターンを視覚化する典型的なＭＲ画像を示す。

とくには、図３Ａが、空気で満たされた４つのバイアル３０２と小さな酸化鉄粒子３０４とを含む水で満たされたファントム３００に対応する。さらに、図３Ｂが、図３Ａの水で満たされたファントム３００に対応するＭＲ画像３０６を示している。図３Ｂに示されるように、酸化鉄粒子３０４が呈するダイポールパターン３０８は、仰臥位の患者の冠状断に対応するＢ０方向に沿って明確に視覚化され得る。さらに、図３Ｃは、図３Ｂのダイポールパターン３０８の視覚化を向上させるために、図３Ｂに示される水ファントム３００の拡大図３１０を示している。図３Ｃに示されるように、図３Ａの小さな酸化鉄粒子３０４でさえ、得られるＭＲ画像において顕著かつ区別可能なダイポールパターン３０８を生じる。

したがって、図２を再び参照すると、暗領域と既知のダイポールパターンとの比較が、金属物体が暗領域のうちの１つ以上に存在するか否かの指標を提供することができる。さらに、この比較によって、暗領域内の金属物体の推定される位置、種類、および／またはサイズの識別も可能になる。

一実施形態において、比較は、スケール不変パターンマッチング法を使用して暗領域内のダイポールパターンの位置を特定することを伴い得る。代案の実施形態においては、他の不明瞭構成材料に対応する特徴パターンに対応することができる他の基準テンプレートを使用することができる。特徴パターンは、スケール不変パターンマッチング法を用いて暗領域において識別され得る。

続いて、ステップ２１０において、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域のそれぞれを、ステップ２０８で実行された比較にもとづいて、１つ以上の不明瞭構成材料としてラベル付けすることができる。特定の実施形態においては、ステップ２０８を参照して説明したように、ＭＲ画像の暗領域を前処理して、各々の暗領域についてより確かなラベルを決定することができる。さらに、臓器階層化および／または臓器のコンテキストにもとづく識別を使用して、空気、骨、および／または金属を含み得る暗領域を評価することができる。したがって、ＭＲ画像内の１つ以上の暗領域を、前処理にもとづいて決定された不明瞭構成材料の存在の確率にもとづいて反復的にラベル付けすることができる。例えば、頭部領域を撮像する場合の初期反復において、反復ラベルは、歯科用クリップおよび／または頭部縫合において典型的に見られる所定の不明瞭構成材料およびそれらに対応するサイズに対応するラベルを含むことができる。次の反復において、暗領域について、所定の不明瞭構成材料の他の適切なサイズおよび／または種類にてラベルを付け直すことができる。

あるいは、特定の実施形態においては、反復識別技術を用いて暗領域をラベル付けすることができる。例えば、反復識別技術の逐次の反復において、１つ以上の暗領域に、不明瞭構成材料のあらかじめプログラムされたリストまたはあらかじめ定められたリストから選択されるラベルをランダムに割り当てることができる。リストは、例えば、空気、骨、ならびに／あるいは患者の体内での使用に適した強磁性材料、チタン合金、または歯科インプラントを含む１つ以上の金属などの不明瞭構成材料を含むことができる。

続いて、ステップ２１２において、１つ以上の弁別可能構成材料の各々および１つ以上の反復的にラベル付けされた暗領域の各々に対応する磁化率値を割り当てることができる。一実施形態においては、例えば、図１のストレージリポジトリ１５４などの関連のメモリデバイスに格納された参照テーブルを使用して、弁別可能構成材料および不明瞭構成材料に対応する磁化率値を決定することができる。参照テーブルは、種々の構成材料とそれらの対応する磁化率値との間の１つ以上の相関関係を記憶することができ、したがってＭＲ画像内の明領域および暗領域の各々に適切な割り当てを行うために使用することができる。

さらに、ステップ２１４において、シミュレーションＢ０磁場マップを、１つ以上の弁別可能構成材料および１つ以上の反復的にラベル付けされた不明瞭構成材料の各々に対応する割り当てられた磁化率値にもとづいて生成することができる。一実施形態においては、特定の反復において明領域の弁別可能構成材料および暗領域に存在すると思われる不明瞭構成材料の各々について決定された磁化率値を用いて、ＭＲ画像に対応する磁化率分布マップを生成することができる。次いで、磁化率分布マップを使用して、ターゲットボリューム内の種々の構成材料の位置、サイズ、および／または分布を決定することができる。

とくには、一実施形態において、磁化率分布マップを使用して、ターゲットボリューム内の種々の種類および／またはサイズの不明瞭構成材料の想定された分布に対応するシミュレーションＢ０磁場マップを生成することができる。一例においては、シミュレーションＢ０磁場マップを、スライスごとのフーリエ領域変換、反復有限要素法、有限差分法、摂動近似法、および／または他の任意の適切な方法を使用して磁化率分布マップから生成することができる。

さらに、ステップ２１６において、測定Ｂ０磁場マップとシミュレーションＢ０磁場マップとの間の類似度指標を、各々の反復において決定することができる。一実施形態においては、測定Ｂ０磁場マップおよび各々の反復において生成されたシミュレーションＢ０磁場マップを、正規化相関または意味的類似性アンサンブルのような類似度指標を使用して相関させることができる。類似度指標を、測定Ｂ０磁場マップに対して最良の相関を有し、さらには／あるいは測定Ｂ０磁場マップに最も近い反復シミュレーションＢ０磁場マップを識別するために使用することができる。

さらに、ステップ２１８において、ステップ２１６で決定された類似度指標にもとづいて１つ以上の暗領域の各々における１つ以上の不明瞭構成材料を識別し、対応する磁化率値を確認することができる。具体的には、測定Ｂ０磁場マップとの最良の相関を有するシミュレーションＢ０磁場マップ内の種々の種類および／またはサイズの不明瞭構成材料の想定された分布を使用して、ＭＲ画像の暗領域に実際に存在する１つ以上の不明瞭構成材料の種類および／またはサイズを識別することができる。さらに、対応する磁化率値を、種々の種類の構成材料と既知の磁化率値との間の相関関係を記憶した参照テーブルを使用して確認することができる。

特定の実施形態においては、選択された暗領域内の１つ以上の構成材料および対応する磁化率値を、選択された暗領域に隣接する１つ以上の暗領域において識別された１つ以上の不明瞭構成材料にもとづき、さらには／あるいは解剖学的アトラスを使用することによって、識別することができる。特定の他の実施形態においては、１つ以上の明領域および／または暗領域の反復ラベリングおよび対応する正確な磁化率値の確認を、逆問題としてさらに洗練させ、モデル化することができる。逆問題を解くことは、ＭＲ画像内の選択された明領域または暗領域に対応する磁化率のシグネチャを決定する際に役立つ。次いで、磁化率の決定されたシグネチャは、ＭＲ画像内の空気および金属インプラントを含む領域などのこれまでは区別が不可能であった領域間の改善された区別を可能にする。

とくには、暗領域の正確な識別は、改善されたＭＲ画像の再現を可能にするとともに、ターゲットボリュームの次の走査のための撮像パラメータの最適化を助ける。一例として、ターゲットボリュームが金属物体を含むと判定される特定の実施形態において、金属物体に近接する領域に対応する取得されたＭＲＩデータは、実質的な歪みを含み得る。したがって、１つ以上の暗領域において金属インプラントの存在が検出されたとき、ＭＲＩシステムを、ターゲットボリュームの次のスキャンのためのＭＡＶＲＩＣおよび／またはＳＥＭＡＣなどの特別なＭＲＩパルスシーケンスの自動選択を可能にするように構成することができる。

典型的には、特別なパルスシーケンスは、オペレータのスキルおよび／または経験に関係なく、金属物体の近傍の組織の高忠実度の画像化を可能にする。したがって、特別なパルスシーケンスを使用することにより、ＭＲ画像内の金属物体の位置の特定および対応するサイズの推定の改善を可能にすることができる。さらに、特別なパルスシーケンスの使用は、より正確なＢ０磁場マップの測定を助けることができ、これは、ステップ２０８〜２１８に関して説明したように、測定Ｂ０磁場マップとシミュレーションＢ０磁場マップとの比較を通じた特定の種類の金属の分類を可能にすることができる。このような比較は、患者の体内への導入に適した金属の数が限られているため、特定の金属の種類の迅速かつ正確な識別を可能にすることができる。

一般に、金属物体は、各々のボクセルにおいて共鳴外周波数を生じさせる磁場の不均一性を引き起こし、結果として、得られるＭＲＩ画像にぼけおよび／または歪みをもたらし得る。したがって、金属物体の種類およびサイズの正確な識別は、ＭＲ画像における磁場の不均一性の補正を助けることができる。さらに、金属物体の種類およびサイズの正確な識別は、正確なＭＲ画像の再現および／または正確なＰＥＴ減衰補正を可能にすることができる。

したがって、ステップ２２０において、取得されたＭＲＩデータを、１つ以上の弁別可能構成材料に対応する割り当てられた磁化率値およびＭＲ画像において識別された１つ以上の不明瞭構成材料に対応する確認された磁化率値にもとづいて、補正することができる。すでに述べたように、識別された構成材料の各々の正確な磁化率値を、参照テーブルまたは他の記憶された相関関係を使用して決定することができる。次いで、このようにして決定された正確な磁化率値を、取得されたＭＲＩデータにおける磁化率関連の歪みを補正するために使用することができる。

さらに、ステップ２２２において、補正されたＭＲＩデータにもとづいて、ターゲットボリュームの診断評価を提供することができる。具体的には、補正されたＭＲＩデータを、ターゲットボリューム内の金属などの常磁性および／または反磁性材料の存在にもかかわらず、ターゲットボリュームの正確なＭＲ画像の再現のために使用することができる。さらに、特定の実施形態においては、補正されたＭＲＩデータを使用して、図１のＰＥＴシステム１０１などの他の撮像の態様を使用して決定されたＰＥＴ減衰値などの診断情報を補足および／または補正することができる。正確なＭＲ画像および／またはＰＥＴ減衰値を入手できることにより、追加のＭＲＩおよび／またはＰＥＴ取得を必要とせずに、患者の病理学的状態を評価するための正確な臨床情報を提供することができる。このように、本方法の実施形態は、ＭＲ画像において従来からのやり方では区別することができない空気、骨、および／または金属などの構成材料のロバストかつ再現性のある分類を可能にする。

図４Ａ、４Ｂ、４Ｃ、および４Ｄが、ターゲットボリュームに対応する従来のＭＲ画像の例を示している。ターゲットボリュームは、例えば、空気が存在する側頭骨の錐体部の近傍の洞領域に対応し、したがって空気を示す偽陽性のＭＲ応答信号を生じることが多い。さらに、ターゲットボリュームは、ターゲットボリュームに対応するＭＲ画像をさらに歪める義歯４０８を含む可能性がある。

とくに、図４Ａは、伝統的な長エコー時間パルスシーケンス（例えば、約２．３ミリ秒（ｍｓ））を使用して生成されたターゲットボリュームに対応するマグニチュードベースのＭＲ画像４００に相当し得る。同様に、図４Ｂは、ゼロエコー時間（ＺＴＥ）パルスシーケンスを使用して生成されたターゲットボリュームに対応するマグニチュードベースのＭＲ画像４０２に相当し得る。さらに、図４Ｃおよび４Ｄは、伝統的な長エコー時間パルスシーケンスおよびＺＴＥパルスシーケンスをそれぞれ用いて生成された位相ＭＲ画像４０４および４０６にそれぞれ相当し得る。

図４Ａおよび図４Ｃから明らかなように、伝統的なパルスシーケンスを用いたターゲットボリュームの撮像は、ターゲットボリューム内の義歯４０８の存在に起因する信号損失および歪みをもたらす。信号損失および歪みの結果として、図４Ａおよび図４Ｃに示される得られるＭＲ画像４００および４０４が、洞領域の不明瞭な視覚化を含むことになる。さらに、図４Ｂおよび図４Ｄに示されるように、ＺＴＥパルスシーケンスを用いたターゲットボリュームの撮像は、伝統的な長エコーパルスシーケンスと比較して、義歯４０８の位置をわずかに良好に特定することができる。

さらに、ＺＴＥパルスシーケンスの使用は、図４Ｂおよび図４Ｄに示されるＭＲ画像４０２および４０６のテクスチャにもとづく解析を可能にする平滑なバックグラウンド位相を提供することもできる。図４Ｄに示される実施形態において、テクスチャにもとづく解析は、義歯４０８をターゲットボリューム内のエアポケット４１０から区別するうえで助けとなり得る。本方法の実施形態の使用は、義歯４０８などのインプラントの位置、種類、および／またはサイズの正確な識別によって、洞領域などの形態学的構造のより効率的な視覚化を可能にすることができる。

このようにして、本システムおよび本方法の実施形態は、ＭＲ画像においてこれまでは区別不能であった構成材料の正確な識別を可能にする。とくには、本明細書に記載の実施形態は、金属起因の信号損失を空気および／または骨によって引き起こされる信号損失から区別することで、金属物体をより高い精度で位置特定および／または識別する改善されたＭＲＩワークフローを提供する。改善されたＭＲＩワークフローは、従来の歪んだ領域をより良好に視覚化するための特別なＭＲＩシーケンスの自動選択を可能にする。とくには、特別なパルスシーケンスの使用は、オペレータのスキルまたは経験に関係なく、インプラントまたは歪みを引き起こす物体について、正確な位置特定ならびにサイズおよび種類の推定を可能にすることができる。したがって、正確な位置、サイズ、および種類の情報を、取得されたＭＲＩデータにおいて生じている磁化率関連の歪みを正確に補正するために使用することができる。次いで、補正された値を、患者についてより情報に富んだ臨床評価を提供するために好都合に使用することができる。

本システムの特定の構成要素、例えば図１のシステムコントローラ１０４、処理サブシステム１３２、および画像処理ユニット１３８によって実行され得る上述の例、実証、および処理ステップが、プロセッサベースのシステム上の適切なコードによって実現され得ることに、注目することができる。そのために、プロセッサベースのシステムは、例えば、汎用または専用のコンピュータを含むことができる。また、本明細書の種々の実施例が、本明細書に記載のステップの一部またはすべてを異なる順序で実行しても、あるいは実質的に同時に実行してもよいことに、注目することができる。

さらに、これらの機能を、これらに限られるわけではないがＲｕｂｙ、ハイパーテキストプリプロセッサ（ＰＨＰ）、Ｐｅｒｌ、Ｄｅｌｐｈｉ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、またはＪａｖａなどの種々のプログラミング言語にて実装することができる。そのようなコードは、データリポジトリチップ、ローカルまたはリモートのハードディスク、光ディスク（すなわち、ＣＤまたはＤＶＤ）、ソリッドステートドライブ、あるいは他の媒体、などの機械による読み取りが可能な１つ以上の有形の媒体に格納され、あるいは格納されるように構成されてよく、これらの媒体に、プロセッサベースのシステムが、格納されたコードを実行するためにアクセスすることができる。

本発明の種々の実施形態の特定の特徴は、いくつかの図に関して図示および／または説明され、他の図に関しては図示および／または説明されていないが、これは便宜上のものに過ぎない。例えば、説明された特徴、構造、および特徴を、種々の実施形態において任意の適切なやり方で入れ換え可能に組み合わせ、かつ／または使用することによって、さらなるアセンブリおよびＭＲＩ法を構築することが可能であることを、理解すべきである。

本発明の特定の特徴だけを本明細書において図示および説明したが、当業者であれば、多数の改良および変更に想到できるであろう。したがって、添付の特許請求の範囲が、そのようなすべての修正および変更を本発明の真の精神の範囲に包含されるものとして含むように意図されていることを、理解すべきである。

１００ ＭＲＩシステム
１０１ ＰＥＴシステム
１０２ スキャナ
１０４ システムコントローラ
１０６ オペレータインターフェース
１０８ 患者ボア
１１０ テーブル
１１２ 患者
１１４ 一次磁石コイル
１１６ 電源
１１８ 勾配コイル
１２０ 勾配コイル
１２２ コイル
１２４ ＲＦコイル
１２６ 受信回路
１２８ パルスシーケンス発生器
１３０ タイミング回路
１３２ 処理サブシステム
１３４ 増幅回路
１３６ インターフェース回路
１３８ 画像処理ユニット
１４０ 医療従事者
１４２ 入力装置
１４４ 通信リンク
１４６ 出力装置
１４８ ディスプレイ
１５０ プリンタ
１５２ 音声出力装置
１５４ ストレージリポジトリ
２００ フローチャート
３００ 水ファントム
３０２ バイアル
３０４ 酸化鉄粒子
３０６ ＭＲ画像
３０８ ダイポールパターン
３１０ 拡大図
４００ ＭＲ画像
４０２ ＭＲ画像
４０４ 位相ＭＲ画像
４０８ 義歯
４１０ エアポケット

Claims (19)

1. 対象の撮像のための方法であって、
   対象のターゲットボリュームから取得された磁気共鳴撮像データを使用して、前記ターゲットボリュームに対応する磁気共鳴画像および測定Ｂ０磁場マップを再現するステップであって、前記磁気共鳴画像は、１つ以上の明領域、１つ以上の暗領域、またはこれらの組み合わせを含んでいるステップと、
   前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の明領域の各々に対応する１つ以上の弁別可能構成材料を識別するステップと、
   前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の暗領域の各々を１つ以上の不明瞭構成材料として反復的にラベリングするステップと、
   前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値を割り当てるステップと、
   前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する前記割り当てられた磁化率値にもとづいて、シミュレーションＢ０磁場マップを反復的に生成するステップと、
   各々の反復において前記測定Ｂ０磁場マップと前記シミュレーションＢ０磁場マップとの間の類似度指標を求めるステップと、
   前記求められた類似度指標にもとづいて前記１つ以上の暗領域の各々における前記１つ以上の不明瞭構成材料を識別し、対応する磁化率値を確定するステップと、
   前記１つ以上の弁別可能構成材料に対応する前記割り当てられた磁化率値と、前記磁気共鳴画像において識別された前記１つ以上の不明瞭構成材料に対応する前記確定された磁化率値とにもとづいて、前記磁気共鳴撮像データを補正するステップと、
   前記補正された磁気共鳴撮像データにもとづいて前記ターゲットボリュームの診断評価を決定するステップと
   を含む方法。
2. 前記磁気共鳴画像および前記測定Ｂ０磁場マップを再現するステップは、
   １つ以上のスピンエコー撮像パルスシーケンス、１つ以上の勾配エコーシーケンス、またはこれらの組み合わせを使用して、前記磁気共鳴画像を生成するステップと、
   １つ以上のマルチエコー取得パルスシーケンスを使用して前記測定Ｂ０磁場マップを生成するステップと
   を含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つ以上の弁別可能構成材料を識別するステップは、
   画像セグメンテーション、臓器階層化、臓器コンテキスト識別、位相フィールドにもとづく分類、能動輪郭にもとづく分類、レベルセットにもとづく分類、しきい値処理にもとづく分類、またはこれらの組み合わせによって前記磁気共鳴画像を処理するステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記１つ以上の暗領域の各々を反復的にラベリングするステップは、
   対応する形状を前記１つ以上の不明瞭構成材料に関する１つ以上のダイポールパターンテンプレートと反復的に比較するステップにもとづいて、前記１つ以上の暗領域の初期評価をもたらすステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記対応する形状を前記１つ以上のダイポールパターンテンプレートと反復的に比較するステップは、
   剛体変換、アフィン変換、非剛体変換、またはこれらの組み合わせを使用して、前記１つ以上の暗領域の前記対応する形状を前記１つ以上のダイポールパターンテンプレートと照合するステップ
   を含む、請求項４に記載の方法。
6. １つ以上の金属物体に対応する前記１つ以上のダイポールパターンテンプレート、前記１つ以上の金属物体に対応する１つ以上のサイズ、またはこれらの組み合わせを受信するステップ
   をさらに含む、請求項４に記載の方法。
7. 前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の暗領域の各々を反復的にラベリングするステップは、
   前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の暗領域を、前記１つ以上の不明瞭構成材料に対応する１つ以上の種類、前記１つ以上の不明瞭構成材料に対応する１つ以上のサイズ、またはこれらの組み合わせでラベリングするステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の暗領域の各々を反復的にラベリングするステップは、
   複数の不明瞭構成材料から前記１つ以上の不明瞭構成材料を反復的に選択するステップ
   を含む、請求項１に記載の方法。
9. 前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値を割り当てるステップは、
   参照テーブルを使用するステップ
   を含み、
   前記参照テーブルは、前記１つ以上の弁別可能構成材料、前記１つ以上の不明瞭構成材料、またはこれらの組み合わせと、対応する磁化率値との間の相関関係を記憶している、請求項１に記載の方法。
10. 前記１つ以上の暗領域の各々を反復的にラベリングするステップ、ならびに前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値を割り当てるステップを、逆問題としてモデル化するステップ
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 前記磁気共鳴撮像データ、前記磁気共鳴画像、またはこれらの組み合わせから、１つ以上の位相磁気共鳴画像を生成するステップと、
    前記１つ以上の位相磁気共鳴画像を前処理し、局所的な磁化率の位相の変化を保持しながらグローバル位相情報の対応する寄与を除去するステップと、
    磁化率行列を計算するステップであって、該磁化率行列の各々の要素は、外部から印加されたＢ０磁場に対する前記ターゲットボリューム内に磁化を誘導する局所磁場の変化の方向において決定された磁化率に対応するステップと、
    前記１つ以上の前処理された位相磁気共鳴画像から割り出される前記誘導された磁化、前記外部から印加されたＢ０磁場によって引き起こされる磁化、および前記計算された磁化率行列にもとづいて、前記逆問題の解を求めるステップと
    をさらに含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記割り当てられた磁化率値にもとづいて前記シミュレーションＢ０磁場マップを反復的に生成するステップは、
    前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する前記割り当てられた磁化率値にもとづいて、前記磁気共鳴画像に対応する磁化率分布マップを生成するステップと、
    スライスごとのフーリエ領域変換を使用して前記磁化率分布マップから前記シミュレーションＢ０磁場マップを生成するステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記類似度指標は、正規化相関、意味的類似性アンサンブル、またはこれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記１つ以上の暗領域の各々における前記１つ以上の不明瞭構成材料を識別するステップは、
    前記ターゲットボリューム内に位置する金属物体の位置を特定するステップと、
    前記位置特定された金属物体のサイズおよび種類のうちの１つ以上を明らかにするステップと
    を含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記金属物体の近傍の前記ターゲットボリューム内の前記１つ以上の暗領域を撮像するための特別な撮像パルスシーケンスを自動的に開始するステップ
    をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. 前記１つ以上の暗領域から選択された少なくとも１つの暗領域における１つ以上の構成材料を、該少なくとも１つの選択された暗領域に隣接する前記１つ以上の暗領域において識別された前記１つ以上の不明瞭構成材料にもとづいて識別するステップ
    をさらに含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記１つ以上の不明瞭構成材料を識別するステップは、
    前記ターゲットボリューム内の空気、骨、および金属物体のうちの１つ以上を識別するステップ
    を含む、請求項１に記載の方法。
18. 対象を撮像するように構成された撮像システムであって、
    対象のターゲットボリュームを走査して、対応する磁気共鳴撮像データを取得するように構成されたスキャナ（１０２）と、
    前記スキャナ（１０２）に動作可能に組み合わせられた処理サブシステムと
    を備えており、
    前記処理サブシステムは、
    前記磁気共鳴撮像データを使用し、前記ターゲットボリュームに対応して、１つ以上の明領域、１つ以上の暗領域、またはこれらの組み合わせを含んでいる磁気共鳴画像と、測定Ｂ０磁場マップとを再現し、
    前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の明領域の各々に対応する１つ以上の弁別可能構成材料を識別し、
    前記磁気共鳴画像内の前記１つ以上の暗領域の各々を１つ以上の不明瞭構成材料として反復的にラベリングし、
    前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する磁化率値を割り当て、
    前記１つ以上の弁別可能構成材料および前記１つ以上の反復的にラベリングされた不明瞭構成材料の各々に対応する前記割り当てられた磁化率値にもとづいて、シミュレーションＢ０磁場マップを反復的に生成し、
    各々の反復において前記測定Ｂ０磁場マップと前記シミュレーションＢ０磁場マップとの間の類似度指標を求め、
    前記求められた類似度指標にもとづいて前記１つ以上の暗領域の各々における１つ以上の構成材料を識別し、対応する磁化率値を確定し、
    前記１つ以上の弁別可能構成材料に対応する割り当てられた磁化率値と、前記磁気共鳴画像において識別された前記１つ以上の不明瞭構成材料に対応する前記確定された磁化率値とにもとづいて、前記磁気共鳴撮像データを補正し、
    前記補正された磁気共鳴撮像データにもとづいて前記ターゲットボリュームの診断評価を決定する
    ように構成されている、システム。
19. 磁気共鳴撮像システム、ハイブリッド磁気共鳴−陽電子放射断層撮影システム、ハイブリッド磁気共鳴断層撮影システム、ハイブリッド磁気共鳴−超音波システム、またはハイブリッド磁気共鳴−ｘ線システムである、請求項１８に記載のシステム。