JP6708525B2 - 磁気共鳴測定装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、磁気共鳴測定装置および当該測定装置で得たデータを用いた画像処理方法に関する。

現在、広く普及している磁気共鳴イメージング（以下「ＭＲＩ」と記す）は、被検体中の主に水分子に含まれる水素原子核の密度分布を反映した画像を取得している。

ＭＲＩに対して、水素原子核を含む様々な分子の化学結合の違いによる共鳴周波数の差異（以下ケミカルシフトと記す）を手掛かりに、化学結合している分子ごとの磁気共鳴信号を分離する磁気共鳴スペクトロスコピー（ＭＲＳ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）と呼ばれている方法がある。また、多数の領域（画素）のスペクトルを同時に取得し、分子毎に画像化を行う方法は、磁気共鳴スペクトロスコピックイメージング（ＭＲＳＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）もしくはケミカルシフトイメージングと呼ばれている。ＭＲＳＩを用いることにより、代謝物質毎の濃度分布を視覚的に捉えることが可能となる。なお、ＭＲＳやＭＲＳＩは水素原子核ではなく、他の核磁気共鳴を誘起する核、例えば13Ｃ、15Ｎ、17Ｏ、19Ｆ、23Ｎａ、31Ｐ等を対象にする場合もある。

さらに、水分子の分子拡散を画像化する拡散強調イメージング（ＤＷＩ：Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ）と同様に、様々な分子の分子拡散を計測する拡散強調スペクトロスコピー（ＤＷＳ：Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）や拡散強調スペクトロスコピックイメージング（ＤＷＳＩ：Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ−ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）が使用されている。

ＤＷＳやＤＷＳＩでは、呼吸動や心拍動などの体動が拡散傾斜磁場印加中に位相変動や周波数変動を引き起こし、ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）を上昇させるために積算しても、積算後のスペクトルの信号強度が低下したり、線幅が広がったりするなどの体動アーティファクトの問題が報告されている。ＭＲＳやＭＲＳＩでも呼吸動により肺の位置が変化したり、磁化率差の大きい空気との境界面が変化したりすることで、ＤＷＳ等と同様に体動アーティファクトの問題がある。特に、微弱な代謝物信号を効果的に取得するために静磁場強度を高くすると、磁化率差の影響が大きくなり、体動アーティファクトの問題も大きくなっている。

体動アーティファクトの問題を解決する方法として、特許文献１及び特許文献２にはＤＷＳＩの体動アーティファクト低減方法が提案されている。特許文献１記載の方法では、磁気共鳴信号を発生させる領域のうち、一部のライン状の領域について、水プロトンからの信号（以下、水信号という）を抑制せずに、ある程度残存させて、水信号を基に当該領域の体動による周波数変動や位相変動を補正する。特許文献２に記載の方法では、磁気共鳴信号を発生させる面からの代謝物スペクトルを、振動傾斜磁場を使って一括して取得し、自己参照もしくはナビゲータエコーを使って周波数変動や位相変動を補正する。

また特許文献３では、スペクトロスコピーやスペクトロスコピック技術ではないが、心臓のシネ撮像を行う際に、連続的に位相エンコードを変化しながら磁気共鳴信号を取得すると同時に体動信号を取得し、体動信号に基づいて位相エンコードを整列してから再構成を行うレトロスペクティブシネ撮像の方法が提案されている。さらに一般的な方法としては、体動信号に基づいてある条件が満たされるまで撮像を休止し、ある条件が満たされると撮像を開始する同期撮像が使用されている。

特許３３６９６８８号公報 特許５１８９２０３号公報 特開２０１５−１１６３６６号公報

特許文献１で提案されているＤＷＳＩでは、水信号の残存を制御することが難しい。例えば、水信号を残存させすぎると代謝物スペクトルを抽出しにくくなり、逆に残存しないと十分な補正ができなくなる。さらにＤＷＳやＤＷＳＩの場合には、拡散傾斜磁場の印加強度に応じて水信号も減衰するため、残存信号を一定以上に保つのが難しくなる。このため、補正効果が十分に得られない場合がある。

特許文献２で提案されているＤＷＳＩでは、一回の励起（１ショット）毎の体動補正を行うために、一回の励起では振動傾斜磁場を用いてスペクトル情報を含む計測データを取得する。このため、ＳＮＲが減少し、周波数補正や位相補正を行う際に補正効果が減少する可能性がある。

特許文献３で提案されているレトロスペクティブシネ撮像は、代謝物のスペクトルを測定対象としていないために、スペクトルの周波数補正や位相補正は記載されていない。

本発明の目的は、磁気共鳴測定装置を用いたスペクトル計測において、体動による周波数変動や位相変動の影響を効果的に低減することにある。

上記課題を解決するため、本発明は、体動信号とスペクトルの周波数又は位相とを関連付けて保持し、その関係に基いてスペクトルの補正を行う。
すなわち、本発明の磁気共鳴測定装置は、検査対象が発する核磁気共鳴信号を計測する計測部と、計測部が計測した核磁気共鳴信号を用いて検査対象に含まれる分子或いは核種のスペクトル情報を算出する演算部と、前記計測部が計測した計測信号を、当該計測信号の計測中における前記検査対象の周期的運動を表す体動信号と関連付けて記録する体動情報記録部と、を備える。前記演算部は、計測信号からスペクトルを算出するスペクトル算出部と、前記スペクトルの位相変動及び／又は周波数変動と前記周期的運動との関係に基いて、前記計測信号又は前記スペクトルを補正する補正部と、前記補正部によって補正された計測信号及び／又はスペクトルを合成する合成部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、被検体の体動（呼吸動や心拍動など）によって生じるスペクトルもしくは拡散強調スペクトルの周波数変動や位相変動を抑制することができる。

磁気共鳴測定装置の全体構成例を示すブロック図である。 磁気共鳴測定装置における処理手順の概要を示す図である。 第一実施形態の、主として制御・信号処理部の機能を示す機能ブロック図である。 第一実施形態の磁気共鳴測定装置で実行されるＭＲＳパルスシーケンスの一例を示す図である。 （ａ）、（ｂ）は、それぞれ、第一実施形態のデータ処理の流れを示すフローチャートである。 第一実施形態によるデータ処理の流れと効果を説明する説明図である。 第一実施形態の変形例１の制御・信号処理部の機能ブロック図である。 変形例１のデータ処理の流れを説明するためのフローチャートである。 変形例１のデータ処理で作成される時相関係式のグラフを模式的に示す図である。 第一実施形態の変形例２の処理の流れを説明するためのフローチャートである。 第一実施形態の変形例３で用いるＭＲＳパルスシーケンスの一例を示す図である。 第二実施形態の制御・信号処理部の機能ブロック図である。 第二実施形態で用いるＭＲＳＩパルスシーケンスの一例を示す図である。 第二実施形態のデータ処理の流れを示すフローチャートである。 第二実施形態で用いるＭＲＳＩパルスシーケンスの他の例を示す図である。 第三実施形態で用いるＤＷＳパルスシーケンスの一例を示す図である。 第三実施形態によるデータ処理の流れと効果を説明する説明図である。 第三実施形態の変形例の処理を説明する図である。 第四実施形態で用いるＤＷＳＩパルスシーケンスの一例を示す図である。 第四実施形態で用いるＤＷＳＩパルスシーケンスの他の例を示す図である。

以下、本発明を実施するための具体的な実施形態を図面に基づいて説明する。なお、本発明の実施形態を説明するための全図面において、同一機能を有するものには同一符号を付け、その繰り返しの説明は省略する。

まず本発明の磁気共鳴測定装置の一態様であるＭＲＩ装置について説明する。
ＭＲＩ装置は、核磁気共鳴現象を利用して被検体の検査部位の断層画像もしくは生体の機能情報を得るものである。図１に、ＭＲＩ装置１００の概要を示す。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、検査対象（ここでは人体、以下、被検体と言う）１を載せる寝台１０と、被検体１が置かれる空間に静磁場を発生させる静磁場発生磁石２０と、傾斜磁場を発生させる傾斜磁場コイル３０と、被検体１に対しＲＦパルスを照射する送信用高周波コイル５０と、被検体１から発せられる核磁気共鳴信号を受信する受信用高周波コイル６０と、受信した信号を処理すると共にその他色々な処理や制御を行う制御・信号処理部７０と、シーケンサ４０と、外部記憶装置８０と、操作者が操作する操作部９０と、を備えている。制御・信号処理部７０の機能の一部又は全部は、ＣＰＵ７５で実現される。

静磁場発生磁石２０には、永久磁石を使用した永久磁石方式や、常電導磁石を使用した常電導方式や、超電導電磁石を使用した超電導方式がある。また静磁場の向きによって、被検体１の体軸と垂直な方向に静磁場を発生する垂直磁場方式と、被検体１の体軸と平行な方向に静磁場を発生する水平磁場方式があり、前者は磁石を上限に配置したオープン型ＭＲＩ装置に、後者はトンネル型ＭＲＩ装置に使用される。本発明は、これらどの方式においても有効である。

傾斜磁場コイル３０は、ＭＲＩ装置の座標系すなわち静止座標系であるＸ、Ｙ、Ｚの３軸方向に傾斜磁場を印加する３組のコイルからなり、それぞれが傾斜磁場電源３５に接続されている。シ−ケンサ４０からの命令に従ってそれぞれのコイルの傾斜磁場電源３５を駆動することにより、Ｘ、Ｙ、Ｚの３軸方向に傾斜磁場Ｇx、Ｇy、Ｇzを印加する。

送信用高周波コイル５０は、被検体１の生体組織を構成する原子の原子核スピンに核磁気共鳴を起こさせるために、被検体１にＲＦパルスを照射するもので、不図示の高周波発振器、変調器及び高周波増幅器等を備えた送信部５５に接続されている。送信部５５は、高周波発振器から出力されたＲＦパルスを、シーケンサ４０からの指令によるタイミングで変調器により振幅変調し、この振幅変調されたＲＦパルスを高周波増幅器で増幅した後に被検体１に近接して配置された高周波コイル５０に供給する。これにより高周波コイル５０からＲＦパルスが被検体１に照射される。

受信用高周波コイル６０は、被検体１の生体組織を構成する原子核スピンの核磁気共鳴により放出されるエコー信号である核磁気共鳴信号を検出するもので、図示しない信号増幅器、直交位相検波器、及びアナログ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器等を備えた受信部６５に接続されている。送信用の高周波コイル５０から照射された電磁波によって誘起された被検体１の応答のＮＭＲ信号が被検体１に近接して配置された高周波コイル６０で検出され、信号増幅器で増幅された後、シーケンサ４０からの指令によるタイミングで直交位相検波器により直交する二系統の信号に分割され、それぞれがＡ／Ｄ変換器でデジタル量に変換されて、制御・信号処理部７０に送られ、処理される。なお、直交位相検波器が無く直接Ａ／Ｄ変換器でデジタル量に変換される構成もある。

シーケンサ４０は、ＲＦパルスと傾斜磁場パルスをある所定のパルスシーケンスで繰り返し印加する制御手段で、ＣＰＵ７５の制御で動作し、被検体１の断層画像のデータ収集に必要な種々の命令を送信部５５、傾斜磁場電源３５、および受信部６５に送る。なお、静磁場発生磁石２０、傾斜磁場コイル３０、送信用及び受信用の高周波コイル５０、６０、これらの駆動系（３５、５５、６５）及びシーケンサ４０をまとめて計測部１５０と言う。

制御・信号処理部７０は、各種データ処理や、処理結果の表示や、処理結果および必要な情報の保存等を行うもので、光ディスク、磁気ディスク、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の外部記憶装置８０及び表示装置９１や入力装置９２を備えた操作部２０が接続されている。受信部６５からのデータがＣＰＵ７５に入力されると、ＣＰＵ７５が信号処理、画像再構成等の処理を実行し、その結果である被検体１の断層画像やスペクトル情報を表示装置（ディスプレイ）９１に表示すると共に、外部記憶装置８０の磁気ディスク等に記録する。
また制御・信号処理部７０は、装置とは別に被検体１に取り付けた体動モニタ２００からの信号（体動信号）を取り込み、体動信号を用いてＮＭＲ信号やそれから派生するデータを補正する。

操作部９０は、制御・信号処理部７０で行う処理に必要な制御情報を入力するもので、ポインティングデバイスやキーボードなどの入力装置９２を備える。ポインティングデバイスは、例えばトラックボールあるいはマウス、タッチパネルなどであり、ディスプレイに表示された表示内容に対する位置関係の入力や表示内容に対する選択操作を行うのに使用する。入力装置９２はディスプレイ９１に近接して配置され、操作者がディスプレイ９１を見ながら入力装置９２を通してインタラクティブにＭＲＩ装置の各種処理を制御することができる。なお、制御・信号処理部７０と操作部９０においては、図１および上記説明した全ての要素が必要という訳ではなく、その一部の要素で構成されていてもよい。

なお、図１において、送信用の高周波コイル５０と傾斜磁場コイル３０は、被検体１が挿入される静磁場空間内に、垂直磁場方式であれば被検体１に対向して、水平磁場方式であれば被検体１を取り囲むようにして設置されている。また、受信用の高周波コイル６０は、被検体１に対向して、或いは被検体１を取り囲むように設置されている。

体動モニタ２００は、被検体１の呼吸動や心拍を検出するデバイスで、検出した被検体の動きをデジタル化した体動信号として制御・信号処理部７０に送る。呼吸動の検出デバイスとしては、例えばエアークッションが使用される。エアークッションは、当該デバイスを被検体胸部や腹部に密着させ、呼吸動により駆出される空気圧により呼吸動を検知しデータ化する。心拍動の検出デバイスとしてはパルスオキシメータやカフ、心電図が使用される。当該デバイスを指先や腕部、胸部に密着させ、心拍動を検知しデータ化する。なお、体動モニタとしては他の装置を用いてもよい。例えば、呼吸動を検知するためにビデオ等を用いてもよい。また、ナビゲータエコーを使用した体動を検出する撮像方法を併用する場合には、体動モニタのためのデバイスは無くても良い。なお外部デバイスとしての体動モニタとナビゲータエコーを用いた体動モニタをまとめて体動検出部ともいう。

現在、磁気共鳴測定装置の撮像対象核種は、臨床で普及しているものとしては、被検体の主たる構成物質である水素原子核（以下プロトンと記す）である。プロトン密度の空間分布や、励起状態の緩和時間の空間分布に関する情報を画像化することで、人体頭部、腹部、四肢等の形態または、機能、生体情報を１次元〜３次元的に撮像する。さらにＭＲＳやＭＲＳＩでは、水素原子核が構成する分子の種類をケミカルシフトで分離するスペクトロスコピーやケミカルシフトで分離しつつ空間分布を取得するスペクトロスコピックイメージを測定する。研究用の磁気共鳴測定装置としては、水素原子核以外の他核で磁気共鳴現象を惹起する13Cや15N、17O、19F、31P等の密度分布や、構成する分子種をケミカルシフトで分離するスペクトロスコピーやスペクトロスコピックイメージを測定する。

本発明の磁気共鳴測定装置は、ＭＲＳ、ＭＲＳＩ、ＤＷＳ，ＤＷＳＩなどスペクトル情報の取得を基本とする測定を行う際に、測定対象であるスペクトルの位相や周波数に体動が与える影響を補正する手段を備える。体動によって生じる周波数変動や位相変動がある場合、単純に積算するとスペクトルの劣化を招くが、体動信号に基づいて周波数補正や位相補正を行う処理を加えることで、この劣化を抑制することが可能となる。このような補正手段は、具体的には、制御・信号処理部７０の機能として備えられる。

制御・信号処理部７０による処理の概要を、図２に示す。まず、各計測において取得された計測信号またはそれから算出したスペクトルと、同時に取得された体動信号とを関連付けて記録する（Ｓ２０１）。次に、体動信号に基づいて各計測信号又はスペクトルを整理し、体動信号に基づいた周波数補正と位相補正の両方もしくは片方（以下、周波数補正及び／又は位相補正と表記する）を行う（Ｓ２０２）。補正された計測信号又はスペクトルを合成し、合成計測信号又は合成スペクトルを算出する（Ｓ２０３）。計測信号を補正した場合には、合成計測信号から合成スペクトルを算出する。なお、ここでいう合成とは、積算や個数に応じた加重積算、平均、個数に応じた加重平均などの処理を指す。
上述した機能は、制御・信号処理部７０に備えられるＣＰＵ７５が所定のプログラムを読み込み、実行することで実現される。但し機能の一部は、ソフトウェアではなく、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェアで実現される場合も有りえる。
以下、制御・信号処理部７０におけるデータ処理の具体的な実施形態を説明する。

＜第一実施形態＞
本実施形態は、検査対象に含まれる分子や核種の核磁気共鳴周波数分布（スペクトル）の測定（ＭＲＳ）を対象とする実施形態であり、計測部１５０が、検査対象の一領域もしくは複数領域から核磁気共鳴信号を計測し、制御・信号処理部７０（演算部）が、前記一領域もしくは複数領域のスペクトルを算出する。その際、検査対象の周期的な動きによって変動するスペクトルの位相或いは周波数を補正する。

本実施形態における制御・信号処理部７０の一例を図３に示す。図示するように、制御・信号処理部７０は、大きく分けて、制御部７１、演算部７３及び記憶部７７からなる。制御部７１は、計測部１５０の動作の制御や操作部９０（表示装置９１）の表示制御、各部間の通信の制御を含む装置全体の制御を行う。演算部７３は、計測部１５０が計測した計測データに対し種々の演算を行うもので、主な機能として、計測データ或いはそれから算出したスペクトルを、体動信号を用いて時相毎の計測データ或いはスペクトルに分類する分類部７３１、分類群ごとの計測信号又はスペクトルの積算処理を行う部分積算部７３２、計測データからスペクトルを算出するスペクトル算出部７３３、計測信号又はスペクトルの周波数及び位相の少なくとも一方を補正する補正部７３５、及び、分類された計測データまたはスペクトルを補正後に合成する合成部７３７を備えている。

記憶部７７は計測部１５０が計測した生のデータや体動検出部から送られる体動信号を記憶したり、演算部７３の演算に必要なパラメータや演算途中のデータなどを記憶したりする。記憶部７７は、また計測データを記憶する際に体動信号と関連付けて記録する体動情報記録部として機能する。記憶部７７の機能の一部は、外部記憶装置８０が受け持ってもよい。

次に本実施形態において、計測部１５０が実行するＭＲＳ計測について説明する。図４にＭＲＳ計測で用いられる代表的なパルスシーケンスの一例を示す。このパルスシーケンスでは、検査対象の直方体領域から磁気共鳴信号４０５を発生させる。このため、まず励起パルス４０１とスライス選択傾斜磁場４０２を印加してＸＹ平面のスライスを選択励起する。次に反転パルス４０３とスライス反転傾斜磁場４０４を印加してＹＺ平面のスライスを選択反転し、その後、反転傾斜磁場４０３とスライス反転傾斜磁場４０４とを印加してＸＺ平面のスライスを選択反転する。これにより先の選択励起と合わせて、直方体領域が励起され、この領域から磁気共鳴信号４０５が発生する。発生させた磁気共鳴信号４０５を信号取得期間４０６で計測する。この間、被検体１に装着した体動モニタ２００からの信号を体動信号４０７として計測する。計測は、ＳＮＲを向上するために、通常複数回繰り返される。

なお、図４のパルスシーケンスはＭＲＳ計測の一例を示しており、これに限るものではない。例えば、ＸＹＺ軸の選択やオブリークの設定、本パルスシーケンスの前に水信号抑制用プリパルスや領域外選択抑制プリパルスの印加などをしてもよい。また反転パルスの代わりに励起パルスを照射してもよい。また励起領域を一つではなく複数設定し、励起を順番に行っていくことで磁化の回復を待つ時間を短縮するような計測をしてもよい。

このようなＭＲＳ計測により得られた磁気共鳴信号（計測信号という）４０５は、その計測時の体動信号と関連付けて記憶部７７或いは外部記憶装置８０に格納された後、演算部７３により処理される。制御・信号処理部７０、主として演算部７３の動作の概略を、図５に示すデータ処理のフローチャートを参照して説明する。処理は、計測信号を補正後にスペクトルを算出する処理（図５（ａ））と、計測信号からスペクトルを算出した後、スペクトルを補正する処理（図５（ｂ））のいずれでもよい。
図５（ａ）の処理を行う場合を例に、本実施形態のデータ処理の詳細を説明する。

図４に示すようなＭＲＳ計測を複数回実行し、各計測において取得された計測信号を、それぞれ時間方向にフーリエ変換することでスペクトルを算出する（Ｓ５０１）。これらスペクトルをその計測信号と同時に取得された体動信号と関連付けて記憶部７７に保持する（Ｓ５０２）。分類部７３１は、予め設定された体動時相の分類群を参照し、各体動信号がどの分類群に入るか判別することで、各スペクトルを分類する（Ｓ５０３）。

分類部７３１が参照する体動時相の分類群は、体動時相を予め所定の方法で複数の群に分類したものである。その分類方法には大きく分けて二種類の方法があり、いずれを採用してもよい。分類方法の一つは、例えば、特開２００６−３１１４４９１号公報（特許文献４）に開示されているように、体動の大きさを指標に複数の範囲を設定する方法である。特許文献４の技術は、呼吸動が小さい範囲を指定し、その範囲に呼吸動が入っている時間のみ計測を行うゲーティングに関するものであるが、本発明では、分類方法のみ特許文献４と同様な方法を用いて、呼吸動の大きさに応じた範囲設定を複数範囲に渡って設定し、ゲーティングの代わりにレトロスペクティブな時相として使えばよい。これにより、例えば、図６に示すように、体動の大きさで範囲#ａ、#ｂ、#ｃを分類する。また体動の大きさは、特許文献４では、ナビゲータエコーを体動の大きさとして使用しているが、これに限らず外部呼吸動モニタ装置や拍動モニタ装置、心電計測装置等の出力を体動の大きさとすればよい。また体動の大きさで範囲を分割する方法としては、ＧＵＩやパラメータファイルで分割数を入力し、その値で、体動の最大値と最小値を等分割する方法や、各分割範囲の最大最小をパラメータファイルで入力する方法がある。

もう一つの体動時相の分類方法は、例えば特許文献３に開示されているように、体動の周期性を利用して、体動によるトリガーとその間隔であるサイクルを指標に複数の範囲を設定する方法である。特許文献３では、心電をトリガー信号とする時相分割の方法が詳述されているが、これに限らず、心拍動モニタ装置や呼吸動モニタ装置の出力や、ナビゲータエコーを用いればよい。トリガー信号からの時間により体動時相を分割する方法としては、ＧＵＩやパラメータファイルで分割数を入力し、その値で、トリガー信号間の平均サイクルを等分割する方法や、各分割範囲の開始終了時間を平均サイクルに対する比で入力する方法がある。

なお、体動の大きさによる時相分類は呼吸動に使用しやすく、トリガーによる時相分類は心拍や心電などの心拍動に使用しやすい。それは呼吸動は周期や大きさが変化しやすいが、それと比較して心拍動は周期や大きさの変化が小さいからである。

スペクトルを分類した後、部分積算部７３２が分類群ごとに各スペクトルを積算し、分類群ごとの部分積算スペクトルを算出する（Ｓ５０４）。図６の右側「部分積算スペクトル」は、分類群＃ａ〜＃ｃに分類されたスペクトルを積算した様子を示している。その後、分類群ごとの部分積算スペクトルの周波数と位相の両方もしくは片方が全ての部分積算スペクトルで等しくなるように、周波数補正と位相補正の両方もしくは片方を各部分積算スペクトルに適用する（Ｓ５０５）。

以下、スペクトルの位相補正及び周波数補正の詳細を説明する。
第ｎ回目に取得されたスペクトルを複素数値関数Ｓ(f,n)（ただしｆは周波数）で表す。第ｎ回目の計測時点での体動を体動時相分類ｍへマッピングした結果をＴ(n)と表す。このとき、体動時相分類毎の部分積算スペクトルは、式（１−１）と式（１−２）とで計算される。
［数１］
Ｒ(f,m)＝Sum{Ｓ(f,n);Ｔ(n)=m} （１−１）
Ｃ(m)＝Sum{１; Ｔ(n)=m} （１−２）
式（１−１）中、Ｒ(f,m)は部分積算スペクトルを表す複素数値関数、式（１−２）中、Ｃ(m)は、体動時相分類ｍに積算されたスペクトルの個数を表す。

部分積算スペクトルＲ(f,m)に、スペクトルピークを抽出する関数を適用し、スペクトルピークの複素数値Ｐ(m)およびスペクトルピークの中心周波数Ｆ(m)を得る。ここでスペクトルピークを抽出する関数は、スペクトルの絶対値が最大値をとる周波数とその複素数値を返す関数である。

さらに、中心周波数Ｆ(m)の最頻値ＭｆとスペクトルピークＰ(m)の位相Arg(P(m))の最頻値Ｍｐを計算する。
［数２］
Ｍｆ＝Ｆ(argmax(C(m))) （２−１）
Ｍｐ＝Arg(Ｐ(argmax(Ｃ(m))) （２−２）
これら最頻値Ｍｆ及びＭｐを、それぞれ、参照周波数Ｍｆ、参照位相Ｍｐとして、次式（３）により、部分積算スペクトルＲ(f,m)に周波数補正と位相補正を施し、補正後の部分積算スペクトルＲ’を得る。
［数３］
Ｒ’(f,m)＝Ｒ(f-(Ｒ(m)-Ｍｆ),m)× Exp(-i(Arg(Ｐ(m))-Ｍｐ)) （３）
式中、iは虚数単位を表す。

なお、周波数補正のみ行う場合は、式（３）を式（３１）、位相補正のみを行う場合は式（３）を式（３２）とすればよい。
［数３１］
Ｒ’(f,m)＝Ｒ(f-(Ｆ(m)-Ｍｆ),m) （３１）
［数３２］
Ｒ’(f,m)＝Ｒ(f,m)×Exp(-i(Arg(Ｐ(m))-Ｍｐ)) （３２）

なお上述した補正方法は一例であり、補正方法には様々な変法がある。例えば、スペクトルピークを抽出する関数としては単純に最大値をとるのではなく、スペクトルをガウス関数でフィッティングしてその中心周波数とその中心周波数での複素数値を返すなどの方法でもよい。さらに、選択されるスペクトルピークの周波数帯域を予め設定した範囲で探索する方法でもよい。これにより例えば抑圧しきれなかった水信号を誤って選択してしまう場合等を抑制することが可能となる。さらに、選択されるスペクトルピーク数は１つではなく複数でもよい。例えば、複数のローレンツ関数の合成和で表される仮定を置いてスペクトルを分解することで、複数のピークを得ることができる。複数のピークが得られた場合の参照周波数や参照位相は、これらピークの平均値や、ある特定の周波数範囲のピークを選択して計算してもよい。

また、複数ピークから求める参照位相として、一つの実数値ではなく、複数ピークの位相から一次近似で求められる値（p0、p1）を用いて、この平均（Mp0、Mp1）を算出してもよい。この場合の位相補正後のスペクトルは、次式（３３）で計算される。
［数３３］
Ｒ’(f,m)＝Ｒ(f,m)×Exp(-i((p1(m)-Mp1)f＋(p0(m)-Mp0))) （３３）
これら周波数補正や位相補正としては例えば特許文献２に詳細が開示されている。

上述のように部分積算スペクトルに対し、周波数補正或いは位相補正を施したのち、補正された部分積算スペクトルを合成し、合成スペクトルを算出する（Ｓ５０６）。合成は、単純加算でもよいし所定の重みを用いた加重積算でもよい。例えば、部分積算スペクトルをスペクトルの個数を重みとする「加重積算」の場合、加算積算スペクトルＱは、次式で表される。
［数４］
Ｑ(f)＝Sum{Ｒ’(f,m)×Ｃ(m), m}／Sum{Ｃ(m), m} （４）
加重積算することにより、積算後のスペクトルのＳＮＲを上昇することが可能である。

また、加重積算をせずに単純に加算する場合には、式（４）を式（４１）とすればよい。
［数４１］
Ｑ(f)＝Sum{Ｒ’(f,m), ｍ} （４１）

さらに、加算後のスペクトルＲ’(f,m)についてＳＮＲを計算し、ＳＮＲを重みとする加重積算も可能である。ＳＮＲは、式（５）で算出することができ、またその場合の荷重積算は式（６）で表される。
［数５］
ＳＮＲ＝(ピークの絶対値)/(ピークのない部分での標準偏差) （５）
Ｑ(f)=Sum{Ｒ’(f,m)*SNR(m), m}／Sum{SNR(m); m} （６）
これにより信号対雑音比を最大にするような加重積算が可能となる。

以上、図５（ａ）に示すフローチャートに沿って本実施形態における演算部の処理を説明したが、図５（ｂ）に示すように、計測信号からスペクトルを算出する前に、計測信号に対し体動信号に応じた分類（Ｓ５１２）、分類群ごとの積算（Ｓ５１３）、積算後の計測信号について位相及び周波数の少なくとも一方の補正（Ｓ５１４）を行い、その後、計測信号からスペクトルを算出してもよい。この場合、部分積算計測信号からスペクトルを算出した後にスペクトルを合成してもよいし（Ｓ５１５、Ｓ５１６）、図中、点線で示すように、補正後の部分積算計測信号を合成した後、合成計測信号からスペクトルを算出してもよい（Ｓ５２５、Ｓ５２６）。なお計測信号は時間ｔの関数であるが、スペクトルと同様に複素数値関数Ｓ(t,m)として表されるので、スペクトルの位相補正及び周波数補正と同様の手法で位相と時間軸（周波数に対応）を補正することができる。

本実施形態によれば、複数回の計測で得たスペクトルを、計測時の体動信号をもとに分類したのち、分類群ごとに部分積算スペクトルを得て、部分積算スペクトル間で位相や周波数が一致するように補正を行ってから、積算するので、体動に起因するスペクトルの周波数変動や位相変動の影響を低減し、スペクトルの精度を高めることができる。

図６は本実施形態のデータ処理とその効果を模式的に示した図である。図６の左側に示すように、体動により周波数変動が生じているスペクトル#１〜#７を単純に積算すると積算スペクトルでは劣化が生じる。これに対し、スペクトル#１〜#７と同時に取得した体動信号#１〜#７に基づき、予め設定した範囲#ａ〜#ｃに分類して部分積算スペクトル#ａ〜#ｃを算出し、周波数と位相の両方もしくは片方を揃えるように補正してから積算することで積算スペクトルの劣化を抑制することが可能となる。特に、スペクトル#１〜#７では微弱な代謝物の磁気共鳴信号を取得しているためＳＮＲが低く、単独で周波数補正や位相補正を行おうとすると算出する補正値に誤差が出やすい。本来ノイズとして扱われるデータも加算されてしまうため、ピークの上昇やベースラインの持ち上がりが発生したりする。本実施形態のデータ処理では、体動時相で分類して部分積算スペクトルを算出することで、各スペクトルのＳＮＲが低い場合でも良好な補正を行うことができる。

なお、本実施形態では全てのスペクトルを積算しているが、例えばＳＮＲの極端に劣化したスペクトルを除外するアウトライア除去処理を追加したり、部分積算のスペクトル数がある閾値に達しない場合には切り捨てたり、といった変形をしてもよい。また、図６では、説明を単純化するため単一ピークのスペクトルを示したが、複数ピークのスペクトルが一般的である。この場合、全てのピークを用いて周波数補正や位相補正を行う、もしくは最大もしくはある閾値以上のピークなど一部のピークを用いて周波数補正や位相補正を行うなどの変形をしてもよい。

＜第一実施形態の変形例１＞
第一実施形態では、体動信号をその大きさ（振幅）によって予め複数の分類群に分類し、計測信号或いはそれから算出したスペクトルをいずれかの分類群に関連付けたが、本変形例では、計測信号或いはスペクトルの位相及び／又は周波数と体動信号の時相とを周期的な関数（ここでは時相関係式という）に近似し、時相との関連付けを行う。

本変形例の演算部７３の機能ブロック図を図７に示す。図示するように、本変形例では、第一実施形態の部分積算部７３２に代えて、時相関係式算出部７３４が備えられる。それ以外の構成は第一実施形態と同様である。

以下、本変形例の処理を、図８に示すフローチャートを参照して説明する。本変形例においても補正部７３５による補正処理は、計測信号及びスペクトルのいずれに対して行ってもよいが、以下ではスペクトルを補正する場合を例に説明する。

まずスペクトル算出部７３３が、各計測において取得された計測信号を時間方向にフーリエ変換することでスペクトルを算出し（Ｓ８０１）、同時に取得された体動信号を関連付けて保持する。一方、分類部７３１は、体動信号を予め設定した体動信号の時相に基き、各体動信号がどの時相にあたるか判別し、各スペクトルと時相を関連付ける（Ｓ８０２）。体動信号の時相は、測定に先立ち、体動検出部（体動モニタ２００等）によって所定時間、体動信号を計測しておくことにより、予め設定しておくことができる。

次いで時相関係式算出部７３４が、スペクルから周波数及び位相の少なくとも一方を算出し、周波数と時相との関係或いは位相と時相との関係を表す時相関係式を算出する（Ｓ８０３）。図９に、時相関係式のグラフを模式的に示す。横軸は体動時相を表し、縦軸は周波数または位相を表す。○は計測した各スペクトルを表している。各スペクトルは、ＳＮＲが低いため○の位置がばらつくが多くの計測点でフィッティングすることで、実線で表されるような時相関係式が算出される。

その後、周波数／位相補正部７３５は、各スペクトルに関連付けられた時相を時相関係式に適用し、その時相における周波数或いは位相を各スペクトルの周波数或いは位相とする（Ｓ８０４）。これにより低ＳＮＲに起因する各スペクトルの周波数／位相が補正される。こうして補正された各スペクトルの周波数／位相に対し、周波数／位相補正部７３５は、さらに体動による周波数変動／位相変動を補正する（Ｓ８０５）。この場合の補正は、例えば時相関係式における所定の時相を基準時相とし、基準時相における周波数／位相と各スペクトルの周波数／位相との差がなくなるように、各スペクトルの周波数／位相を補正する。これにより全てのスペクトルの周波数／位相が揃った状態になる。
最後に、合成部７３７が補正された各スペクトルを積算し、積算スペクトルを算出する（Ｓ８０６）。

本変形例によれば、各スペクトルの周波数或いは位相を時相関係式にフィッティングした上で、体動に起因する変動の補正を行うので、第一実施形態と同様に、各スペクトルのＳＮＲが低い場合でも良好な補正を行うことができる。
なお、本変形例では個々のスペクトルでフィッティングをする場合を説明したが、例えば、第一実施形態と同様に、所定の時相の群ごとに部分積算処理を行ってからフィッティング処理を行ってもよい。この場合、フィッティングする各点のＳＮＲが上昇しフィッティングしやすくなるという利点がある。

＜第一実施形態の変形例２＞
本変形例は、1Ｈ ＭＲＳを取得する場合に適用され、水からの信号（以下、水信号という）のスペクトルから周波数及び／又は位相補正するための補正値を算出することが特徴である。1Ｈ ＭＲＳでは、水抑制を行った測定（水抑制測定）と水抑制をしない測定（水抑制無測定）を行う。水抑制測定では、巨大な水信号で代謝物信号が隠されてしまうのを防ぐために水抑圧を行ってスペクトルを取得する。水抑制無測定では、代謝物の濃度を推定するために、水抑圧をせずに水のスペクトル（以下、水スペクトルという）を取得する。水抑圧無測定で得た水スペクトルは一般にＳＮＲが高い。そこで水抑制無で得たデータを用いて、水抑制測定で得たスペクトルの周波数補正や位相補正を行う。

本変形例でも、制御・信号処理部７０（演算部７３）の構成は図３に示すものと同様であり、以下、適宜、図３を援用し、第一実施形態と異なる点を中心に本変形例の処理を説明する。図１０に、本変形例の処理の流れを示す。ここでもスペクトルに対し、周波数補正及び／又は位相補正を行う場合を説明する。

まずスペクトル算出部７３１が、水抑圧無測定の各計測において取得された計測信号を時間方向にフーリエ変換することで水スペクトルを算出し、同時に取得された体動信号を関連付けて保持する（Ｓ１００１）。分類部７３１は、計測信号を予め設定された体動信号の分類群を参照し、各体動信号がどの分類群に入るか判別することで各水スペクトルを分類する（Ｓ１００２）。次いで、部分積算部７３２が、分類群ごとに各水スペクトルを積算し、分類群ごとの部分積算水スペクトルを算出する（Ｓ１００３）。

補正部７３５は、分類群ごとに、部分積算水スペクトルの周波数と位相の両方もしくは片方が全ての部分積算水スペクトルで等しくなるように周波数補正と位相補正の両方もしくは片方の補正値を算出する（Ｓ１００４）。補正値の算出方法は、第一実施形態と同様であり、例えば、スペクトルの中心周波数の最頻値Ｍｆとスペクトルピークの位相の最頻値Ｍｐを計算し、これらを基準とし、この基準との差を補正値とする。その他、補正値の算出方法としては、第一実施形態において説明した変法を用いてもよい。スペクトルごとに算出された補正値は、記憶部７７に記憶される。

次いで、スペクトル算出部７３１が、水抑圧測定の各計測において取得された計測信号を時間方向にフーリエ変換することでスペクトルを算出し同時に取得された体動信号を関連付けて保持する（Ｓ１００５）。分類部７３１は、予め設定された体動信号の分類群を参照し、各体動信号がどの分類群に入るか判別することで各スペクトルを分類し（Ｓ１００６）、部分積算部７３２が、分類群ごとに各スペクトルを積算し、分類群ごとの部分積算スペクトルを算出する（Ｓ１００７）。補正部７３５は、分類群ごとの部分積算スペクトルの周波数及び／又は位相を、水スペクトルを用いて算出した補正値を用いて補正する（Ｓ１００８）。最後に合成部７３７が、補正された各スペクトルを積算し、積算スペクトルを算出する（Ｓ１００９）。

本実施形態によれば、ＳＮＲの高い水信号を用いて周波数や位相の補正値を求めることで、ＳＮＲの低い代謝物スペクトルの補正を良好にできる。これにより、体動による周波数変動や位相変動の影響を低減したＭＲＳを実現することができる。

＜第一実施形態の変形例３＞
第一実施形態では、ＭＲＩ装置の外部装置である体動モニタ２００から体動信号を得たが、本変形例は、体動信号を計測部１５０が計測したナビゲータエコーから取得することが特徴であり、特に呼吸動を対象とする補正に好適に適用される。本変形例では、図３に示すブロック図において、体動検出部２００の代わりに、演算部７３内にナビゲータエコーを用いて体動信号を算出する体動検出部が備えられる。また計測部１５０は、ナビゲータエコーを取得するパルスシーケンスを実行する。

図１１に、体動検出用のナビゲータエコーを発生取得するステップを含むＭＲＳパルスシーケンスの一例を示す。図１１中、図４と同じ要素は同じ符号で示し、重複する説明は省略する。図１１に示すように、このパルスシーケンスでは、反転パルス４０３とスライス反転傾斜磁場４０４を印加してＸＺ平面のスライスを選択反転し、励起パルス４０１による選択励起と合わせてＺ方向に長い直方体状の領域（柱状領域という）から磁気共鳴信号を発生させる。次の反転パルス４０３を印加する前に、ナビゲータエコー発生用の傾斜磁場４１１を印加して、この柱状領域からナビゲータエコー４１３を発生させ、期間４１２でナビゲータエコー信号を取得する。その他は図３のパルスシーケンスと同様であり、反転パルス４０３とスライス反転傾斜磁場４０４を印加して、直方体領域から磁気共鳴信号４０５を発生させる。

ナビゲータエコーのプロファイルからデータ処理を行うことで体動時相を算出する。例えば、ナビゲータエコーを発生させる柱状領域を、例えば横隔膜と交差するように設定し、そのプロファイルから横隔膜を抽出しその位置を算出することで、図６の中央に示すような体動信号（体動曲線）が得られる。この体動曲線から呼吸動の時相を算出する。呼吸動の時相の算出方法としては、第一実施形態で説明した方法、例えば特許文献４記載の、体動の大きさで分類する方法や、特許文献３記載の心電をトリガーとする時相分割方法を応用し、呼吸動のトリガー信号と平均サイクルとから時相を分割する方法などを採用することができる。

このように算出した体動（呼吸動）時相をもとに、ナビゲータエコーと同じ計測で計測した計測信号或いはそれから算出したスペクトルを体動時相に関連付けて保持し、時相で決まる分類群に分類し、部分積算スペクトルを算出し、周波数補正及び／又は位相補正を行うことは第一実施形態と同様である。

なお、図１１に示すパルスシーケンスの例では、ＭＲＳを計測する直方体領域を含むＺ軸方向に長い直方体状領域からナビゲータエコーを発生させているが、必ずしもその必要はない。長い方向は別の軸や軸ではない中間的な方向であっても構わない。また、ＭＲＳを計測する直方体領域を含まずに別途ナビゲータエコーを発生させるパルスシーケンスを付加してもよい。例えば、頭部のＭＲＳを計測する際に、胸部のナビゲータエコーで呼吸動を検知することも可能である。また頭部のＭＲＳを計測する際に、頸動脈等のナビゲータエコーを取得することで心拍動を検知することも可能である。

本変形例によれば、外部装置としての体動モニタを用いることなく、周波数補正及び／又は位相補正を行うことができる。またナビゲータエコーを発生させる位置を選択することで、計測領域との関係で最も適切な方向の動きを捉えることができる。

＜第二実施形態＞
第一実施形態は、本発明をＭＲＳ測定に適用した実施形態であるが、本実施形態はＭＲＳＩ測定に適用した実施形態である。即ち、本実施形態の磁気共鳴測定装置は、計測部は、検査対象の、断面に含まれる複数の領域から核磁気共鳴信号を計測し、演算部は、断面に含まれる分子或いは核種毎の画像を作成する画像作成部を備える。その際、画像作成部は、体動信号に基く分類毎に部分平均スペクトロスコピックイメージを算出する。演算部はこれら部分平均スペクトロスコピックイメージに対し、位相補正或いは周波数補正の少なくとも一方を適用した後、補正後の部分平均スペクトロスコピックイメージを積算する。

本実施形態における制御・信号処理部７０（演算部７３）の一例を図１２に示す。図１２において図３と同じ要素は同じ符号で示し、重複する説明は省略する。本実施形態の磁気共鳴測定装置は、計測部１５０がＭＲＳＩパルスシーケンスを実行すること、制御・信号処理部７０はＭＲＳＩパルスシーケンスで取得した計測データから所望の周波数について画像を作成する画像作成部７３６を備えることが第一実施形態と異なる。

まず計測部１５０が実行するＭＲＳＩパルスシーケンスについて説明する。図１３は、ＭＲＳＩ計測で用いられる代表的なパルスシーケンスの一例を示した図である。このパルスシーケンスでは、まず励起パルス４０１とスライス選択傾斜磁場４０２を印加してＸＹ平面のスライスを選択励起する。次に位相エンコード傾斜磁場４０８をＸ軸とＹ軸それぞれに印加する。次に反転パルス４０３とスライス反転傾斜磁場４０４を印加してＸＹ平面のスライスを選択反転し、先の選択励起と合わせて、ＹＺ平面から磁気共鳴信号４０５を発生させる。発生させた磁気共鳴信号４０５を信号取得期間４０６で計測する。この間、被検体１に装着した体動モニタ２００からの信号を体動信号４０７として計測する。磁気共鳴信号４０５の計測を繰り返し、位相エンコード傾斜磁場４０８の印加量を変化させながら繰り返し、所定の位相エンコード分の計測データを得る。１セットの計測データの取得を１つの計測として、計測を繰り返し、複数の計測データを得る。

なお、このパルスシーケンスはＭＲＳＩ計測の一例を示しており、これに限るものではない。例えば、ＸＹＺ軸の選択やオブリークの設定、本パルスシーケンスの前に水信号抑制用プリパルスや領域外選択抑制プリパルスの印加などをしてもよい。また、図４で示したような３回のＲＦパルスの照射により、核磁気共鳴信号の発生を直方体領域に制限しても良い。また、本例では、位相エンコード傾斜磁場を２軸に印加して平面の分布の情報を得ているが、３軸に印加して立体的な分布の情報を得てもよい。また、位相エンコード傾斜磁場の印加軸は２軸のまま、マルチスライスで立体的な分布情報を得てもよい。

次にこのようなＭＲＳＩ計測で得た計測データの処理（演算部７３の処理）を、図１４を示すフローチャートを参照して説明する。

まず各計測において取得された計測信号と同時に取得された体動信号を関連付けて保持し（Ｓ１４０１）、予め設定された体動信号の分類群を参照し、各体動信号がどの分類群に入るか判別することで各計測信号を分類する（Ｓ１４０２）。各分類群に分類された計測信号には、各位相エンコードの計測信号が複数含まれる。そこで画像作成部７３６は、まず、分類群に含まれる各計測信号を位相エンコード毎に平均し、位相エンコードおよび時間方向にフーリエ変換することで部分平均スペクトロスコピックイメージを算出する（Ｓ１４０３）。ここで、Ｓ１４０３で部分平均スペクトロスコピックイメージを算出する際には、位相エンコードデータに抜けが生じる場合がありえる。つまり、ある位相エンコードの計測信号が含まれない分類群が生じる場合もある。その場合には抜けた部分を推定しながら再構成を行ったり、ある閾値以上に抜けが生じている分類群は除去したり、してもよい。

次いで補正部７３５が、各分類群の部分平均スペクトロスコピックイメージのボクセルごとに、周波数補正及び／又は位相補正を行う（Ｓ１４０４）。即ち、各分類群の部分平均スペクトロスコピックイメージの対応するボクセルに対し、ボクセルの値から周波数と位相を算出し、対応するボクセルの周波数と位相の少なくとも一方が等しくなるように補正を行う。この周波数補正と位相補正は、第一実施形態で説明した手法（例えば式（３）、式（３１）〜式（３３）を用いた方法）と同様である。この補正を、部分平均スペクトロスコピックイメージを構成する全てのボクセルについて行い補正が完了する。

最後に、合成部７３７が、Ｓ１４０４で補正された部分平均スペクトロスコピックイメージを各分類の計測信号数を用いて加重平均し、積算スペクトロスコピックイメージを算出する（Ｓ１４０５）。

本実施形態によれば、上述した処理により、体動による周波数変動や位相変動の影響を低減したＭＲＳＩを実現することができる。ＭＲＳＩを適用した本実施形態では、各位相エンコードで体動時相が異なるため、Ｓ１４０２では、スペクトロスコピックイメージを算出する前に、即ち計測信号に対し体動時相による分類を行っている。またＳ１４０３では、分類群ごとに同位相エンコードの計測信号の平均を求めてからスペクトロスコピックイメージを算出している。これらの処理が第一実施形態とは異なる。

なお上述したデータ処理の内容及び手順は一例であり、種々の変更が可能である。例えば、図１４のフローでは、体動による周波数変動や位相変動が場所によって異なることが多いことを考慮し、Ｓ１４０４の周波数補正や位相補正をスペクトロスコピックイメージの画素（ボクセル）毎に行う場合を示したが、例えば、空間的に平滑化した補正値を用いるなどの変形を行ってもよい。これにより画素毎ではＳＮＲが低く補正が難しい場合にも適切な補正を行うことができる。

また図１３のパルスシーケンスは一例であり、他のＭＲＳＩ計測のパルスシーケンスを用いてよいことは言うまでもない。図１５にＭＲＳＩ計測で用いられる他の代表的なパルスシーケンスの一例を示す。図１３のパルスシーケンスでは位相エンコード傾斜磁場４０８をＸ、Ｙの２軸に印加していたが、図１５のパルスシーケンスは、Ｙ軸の１軸のみに印加し、代わりに振動傾斜磁場４０９をＸ軸に印加して空間情報を取得している。図１３の方法では位相エンコードを２軸に使用しているため、Ｓ１４０３で体動信号に基づいて分類する際にｋ空間情報に抜けが生じやすいが、本方法によれば位相エンコードは１軸となるためｋ空間情報に抜けが生じにくくなるという利点がある。なお、本方法は振動傾斜磁場４０９を用いた手法であるが、例えば反転パルス４０３を繰り返し印加してマルチエコーを発生させるなどの手法を用いても良い。

さらに第一実施形態で示したような計測手法の変形やデータ処理の変形は、第二実施形態でも適用可能である。

＜第三実施形態＞
第一実施形態は、本発明をＭＲＳ測定に適用した実施形態であるが、本実施形態はＤＷＳ測定に適用した実施形態である。即ち、本実施形態の磁気共鳴測定装置では、計測部が、検査対象に対し、所定の１ないし複数の方向にＭＰＧパルスを印加して一つもしくは複数の領域から前記核磁気共鳴信号を計測し、演算部が、前記一つの領域の拡散強調スペクトルを算出する。その際、複数の計測で得られた拡散強調スペクトルの位相変動を補正した後、補正後の拡散強調スペクトルを積算する。

図１６に、ＤＷＳ計測で用いられる代表的なパルスシーケンスの一例を示す。図４との違いは、拡散傾斜磁場４１０が印加されている点である。拡散傾斜磁場は互いに補償する二つ以上の傾斜磁場からなり、分子拡散がない状態では位相のディフェーズとリフェーズが同じ量となり信号変化は生じないが、分子拡散がある場合にはその激しさに応じた信号減衰が生じる。逆に生じた信号減衰から代謝物毎の分子拡散を計測することが可能となる。心拍動等の体動がある場合、拡散傾斜磁場の印加により位相変動が生じる。例えば、拡散傾斜磁場の二つのパルス間で等速運動をしている場合、その速度に応じて位相変動が生じる。このため心拍動の時相が異なる複数のスペクトルを単純に積算していくと、位相差により積算スペクトルは分子拡散の効果以上に減衰してしまう。このため見かけ上その代謝物は大きな拡散係数を持っているように解析されてしまうという問題がある。

この問題を解決するための本実施形態のデータ処理は、図５、図８、図１０に示すフローチャートにおいて、スペクトロスコピーを拡散強調スペクトロスコピーと読み替えた処理となる。それ以外の処理は同様であるため、説明を省略する。但し、ＤＷＳでは、特に拡散傾斜磁場の印加により信号が減衰しているため、各拡散強調スペクトロスコピーのＳＮＲが低下しやすいため、部分積算などＳＮＲを上昇させる工夫が効果的である。また、体動と拡散傾斜磁場印加による信号への影響は位相変動が主となるため、位相補正のみを行ってもよい。

図１７に、位相変動による積算の問題と本実施形態のデータ処理の効果を模式的に表す。図中、各計測で得られた拡散強調スペクトル＃１〜＃３について、それぞれ絶対値ａｂｓと位相ｐｈｓを示している。各拡散強調スペクトル＃１〜＃３において、絶対値ａｂｓは、ノイズ成分以外はほぼ同一だが、位相ｐｈｓは体動信号の時相に応じて変化している。これを単純に積算すると位相が異なることから積算後のスペクトルの絶対値ａｂｓが低下する。これに対し、本実施形態のデータ処理では、スペクトルを体動時相で分類し部分積算拡散強調スペクトル＃ａ〜＃ｃを計算することで、各分類でのＳＮＲを上昇させた部分積算拡散強調スペクトルを得る（例えば図５のＳ５０３、Ｓ５０４）。次いで位相補正を行ってから（Ｓ５０５）、各分類の部分積算数に応じた加重積算する（Ｓ５０６）ことで位相変動による信号低下を抑えた積算拡散強調スペクトルを取得することができる。

このように本実施形態によれば、体動、特に心拍動による周波数変動や位相変動の影響を低減したＤＷＳを実現することができる。

また本実施形態によれば、ＤＷＳにおけるＡＤＣ（Ａｐｐａｒｅｎｔ Ｄｉｆｆｕｓｉｏｎ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）計算を精度よく行うことができるという効果も得られる。即ち、ＤＷＳでは、各代謝物の拡散係数を計測する場合がある。生体を計測して得られる拡散係数は、純粋な拡散係数ではなく生体膜等の制限や流れの影響があるため、見かけ上の拡散係数と呼ばれる。ＡＤＣは、拡散傾斜磁場を印加しないか低く印加する場合と、高く印加する場合の信号減衰を単一指数関数でフィッティングして求めることが多い。従来法では、体動と拡散傾斜磁場による位相変動は、拡散傾斜磁場が無いもしくは低いと小さくなるために、積算によるスペクトルの絶対値の減少も小さいが、拡散傾斜磁場が高くなるにつれスペクトルの絶対値の減少が大きくなる。このため、従来法では、ＡＤＣが高く算出されるという問題もあるが、本実施形態の方法では、ＳＮＲを上昇させて位相変動を補正するので、ＡＤＣの測定精度を向上できる。なお、ＤＷＳではＡＤＣのような指標に限らず、例えば、ＦＡ（Ｆｒａｃｔｉｏｎａｌ Ａｎｉｓｏｔｒｏｐｙ）や尖度（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）などの指標も算出されるが、これら指標についても同様に精度を向上できる。特に代謝物の場合、水分子よりも生体中で分子拡散が制限されることが多く、単一指数関数でのフィッティングよりも高度な解析での精度向上が重要である。

なお、第一実施形態で示したような計測手法の変形やデータ処理の変形は、本実施形態でも適用可能である。また上記説明では、体動が心拍動である場合を主として説明したが、体動信号として心拍動と呼吸動の２種類を取得し、部分積算と周波数補正／位相補正とを段階的に行うことも可能である。

２種類の体動信号を用いた場合の分類方法の一例を図１８に模式的に示す。この例では、例えば、心電計から心拍動を示す体動信号Ａを取得し、ナビゲータエコーを用いて横隔膜の動き（呼吸動）を示す体動信号Ｘを取得する。これら体動信号Ａ及び体動信号Ｘは、それぞれ所定の分類法により、複数の分類群に分割される。図では説明を簡単にするために、それぞれ３つの分類群を示しているが分類群の数は任意である。

各体動信号の上の○は、計測信号或いはスペクトルである。まずスペクトルを呼吸動の体動時相で分類した後、呼吸動の分類群ごとに、スペクトルを心拍動の体動時相で分類する。心拍動の分類群について、第一の部分積算拡散強調スペクトル＃ａ、＃ｂ、＃ｃを算出し、これら部分積算スペクトル間で位相が一致するように位相補正を行う。補正された部分積算拡散強調スペクトルを加重積算し、呼吸動の体動時相の分類群ごとに第二の部分積算拡散強調スペクトル＃ｘ、＃ｙ、＃ｚを得る。次いで、第二の部分積算拡散強調スペクトル＃ｘ、＃ｙ、＃ｚの間で周波数及び／又は位相が一致するように位相補正を行う。最後に、補正後の第二の部分積算拡散強調スペクトルを合成し、積算拡散強調スペクトルを得る。

このような処理により、心拍及び呼吸の両体動について周波数変動及び位相変動の影響を排除し、より精度の高いＤＷＳが実現できる。なお複数の体動信号を用いる補正は、ＤＷＳのみならず、前述した第一実施形態（ＭＲＳ）や第二実施形態（ＭＲＳＩ）、さらには次に説明する第四実施形態（ＤＷＳＩ）についても適用することが可能である。

＜第四実施形態＞
第二実施形態は、本発明をＭＲＳＩ測定に適用した実施形態であるが、本実施形態はＤＷＳＩ測定に適用した実施形態であり、本実施形態の処理は、第二実施形態における処理（図１４）において、スペクトロスコピックイメージを拡散強調スペクトロスコピックイメージと読み替えた処理となる。即ち、本実施形態の磁気共鳴測定装置は、計測部が、検査対象に対し、所定の１ないし複数の方向にＭＰＧパルスを印加して、検査対象の、断面に含まれる複数の領域からから核磁気共鳴信号を計測し、演算部は、第三実施形態の構成に加えて、前記断面に含まれる分子或いは核種毎の画像を作成する画像作成部を備える。画像作成部は、第二実施形態と同様に、体動信号に基く分類毎に部分平均スペクトロスコピックイメージを算出し、演算部はこれら部分平均スペクトロスコピックイメージに対し、位相補正或いは周波数補正の少なくとも一方を適用した後、補正後の部分平均スペクトロスコピックイメージを積算する。

図１９に、ＤＷＳＩ計測で用いられる代表的なパルスシーケンスの一例を示す。図１３に示すパルスシーケンスとの違いは、拡散傾斜磁場４１０が印加されている点である。第三実施形態で説明したように、ＤＷＳＩにおいても、体動と拡散傾斜磁場との影響により、従来法では積算拡散強調スペクトロスコピックイメージでスペクトルの信号低下が生じ、体動が激しい部分であたかも代謝物のＡＤＣが高いように解析されてしまうという問題がある。本実施形態では、ＤＷＳＩ計測で得られた磁気共鳴信号（計測信号）に対し、計測信号と体動信号に基づき、周波数補正や位相補正を行うことで体動による信号低下を抑制する。

以下、図１４を援用して本実施形態の処理の概略を説明する。第二実施形態と同様に、まず各計測において取得された計測信号と同時に取得された体動信号を関連付けて保持し（Ｓ１４０１）、予め設定された体動信号の分類群を参照し、各体動信号がどの分類群に入るか判別することで各計測信号を分類する（Ｓ１４０２）。次いで分類群に含まれる各計測信号を位相エンコード毎に平均し、位相エンコードおよび時間方向にフーリエ変換することで部分平均拡散強調スペクトロスコピックイメージを算出する（Ｓ１４０３）。各分類群の部分平均拡散強調スペクトロスコピックイメージのボクセルごとに、周波数補正及び／又は位相補正を行う（Ｓ１４０４）。最後に、補正された部分平均拡散強調スペクトロスコピックイメージを各分類の計測信号数を用いて加重平均し、積算拡散強調スペクトロスコピックイメージを算出する（Ｓ１４０５）。このようにして、体動による周波数変動や位相変動の影響を低減したＤＷＳＩを実現することができる。

本実施形態でも、部分積算などＳＮＲを上昇させる工夫が効果的であり、また、体動と拡散傾斜磁場印加による信号への影響は位相変動が主となるため、Ｓ１４０４では位相補正のみを行ってもよい。

第一実施形態で示したような計測手法の変形やデータ処理の変形は、本実施形態でも適用可能である。またＤＷＳＩ計測のパルスシーケンスとして、図２０に示すような他のパルスシーケンスを用いてもよい。図２０に示すパルスシーケンスは、位相エンコード傾斜磁場４０８をｘｙ軸２軸に印加する代わりにｘ軸に振動傾斜磁場４０９を印加している点が図１８のパルスシーケンスと異なる。図２０のパルスシーケンスを用いることで、第二実施形態において説明したように、Ｓ１４０２で分類したときのｋ空間情報の抜けを抑制できる。

上述した各実施形態によれば、体動（例えば、呼吸動や心拍動）によるスペクトルの周波数変動や位相変動の影響を低減した積算スペクトルを取得することができる。特に、ＭＲＳやＭＲＳＩにおいては、呼吸動による静磁場変動が引き起こす周波数変動を抑制し、スペクトル強度の低下と幅の増加を抑制することができる。また、ＤＷＩやＤＷＳＩにおいては、心拍動による拡散強調スペクトルの位相変動を抑制し、積算時のスペクトル強度の低下を抑制することできる。また、呼吸動と心拍動の両方が影響を抑制可能なＤＷＩやＤＷＳＩを実現できる。

以上、本発明の磁気共鳴測定装置の各実施形態を説明してきたが、本発明はこれらに限定されるものではない。例えば、上記実施形態では本発明をＭＲＩ装置で実現する場合を説明したが、本発明は断層像を作成する機能を有しない磁気共鳴測定装置にも適用することが可能であるし、撮像装置或いは測定装置とは別装置である画像処理装置でも実現することが可能である。

１…被検体（検査対象）、２…静磁場発生磁石、３０…傾斜磁場コイル、３５…傾斜磁場電源、４０…シーケンサ、５０…送信用高周波コイル、５１…変調器、６０…受信用高周波コイル、７０…制御・信号処理部、７１…制御部、７３…演算部、７５…中央処理装置（ＣＰＵ）、７７…記憶部（体動情報記録部）、８０…外部記憶装置、９０…操作部、９１…ディスプレイ（表示装置）、９２…入力装置、１００…磁気共鳴測定装置、１５０…計測部、２００…体動モニタ、７３１…分類部、７３２…部分積算部、７３３…スペクトル算出部、７３４…時相関係式算出部、７３５…周波数／位相補正部、７３６…画像作成部、７３７…合成部。

Claims (13)

1. 検査対象が発する核磁気共鳴信号を計測する計測部と、
   計測部が計測した核磁気共鳴信号を用いて検査対象に含まれる分子或いは核種のスペクトル情報を算出する演算部と、
   前記計測部が計測した計測信号を、当該計測信号の計測中における前記検査対象の周期的運動を表す体動信号と関連付けて記録する体動情報記録部と、を備え、
   前記演算部は、
   核磁気共鳴信号からスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
   前記スペクトルの位相変動及び／又は周波数変動と前記周期的運動との関係に基いて、前記計測信号又は前記スペクトルを補正する補正部と、
   前記補正部によって補正された計測信号又はスペクトルを合成する合成部と、
   前記計測信号又は前記スペクトルを、当該計測信号計測時の体動信号に応じて分類する分類部と、
   前記分類部による分類された計測信号又はスペクトルを分類群ごとに積算する部分積算部と、を備え、
   前記補正部は、前記部分積算部によって積算された部分積算スペクトル又は前記部分積算部によって積算された部分積算計測信号から算出した部分積算スペクトルに対し、位相及び／又は周波数を補正することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
2. 検査対象が発する核磁気共鳴信号を計測する計測部と、
   計測部が計測した核磁気共鳴信号を用いて検査対象に含まれる分子或いは核種のスペクトル情報を算出する演算部と、
   前記計測部が計測した計測信号を、当該計測信号の計測中における前記検査対象の周期的運動を表す体動信号と関連付けて記録する体動情報記録部と、を備え、
   前記演算部は、
   核磁気共鳴信号からスペクトルを算出するスペクトル算出部と、
   前記スペクトルの位相変動及び／又は周波数変動と前記周期的運動との関係に基いて、前記計測信号又は前記スペクトルを補正する補正部と、
   前記補正部によって補正された計測信号又はスペクトルを合成する合成部と、を備え、
   前記演算部は、前記スペクトルの位相変動及び／又は周波数変動と前記周期的運動との時相関係式を算出し、
   前記補正部は、前記時相関係式を用いて前記スペクトルを補正することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
3. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記体動情報記録部は、検査対象に装着した体動検出装置からの信号を体動信号として記録することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
4. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記計測部は、スペクトル情報を得るための計測信号とは別に、ナビゲーションエコーを計測し、
   前記演算部は、前記ナビゲーションエコーを用いて体動情報を検出し、前記体動情報記録部に渡すことを特徴とする磁気共鳴測定装置。
5. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記体動情報記録部は、前記周期的運動として呼吸動又は心拍動の体動信号を記録することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
6. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記計測部は、水プロトンからの信号を抑制しない第一測定と、水プロトンからの信号を抑制した第二測定とを実行し、
   前記補正部は、前記第一測定で得た計測データを用いて、前記スペクトルを補正するための補正値を算出し、当該補正値を用いて、第二測定で得た計測データについて、補正を行うことを特徴とする磁気共鳴測定装置。
7. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記計測部は、前記検査対象の、一つもしくは複数の領域から核磁気共鳴信号を計測し、
   前記演算部は、前記１つもしくは複数の領域の代謝物スペクトルを算出することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
8. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記計測部は、前記検査対象の、断面に含まれる複数の領域から核磁気共鳴信号を計測し、
   前記演算部は、前記断面の代謝物分布を作成することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
9. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
   前記計測部は、前記検査対象に対し、所定の１ないし複数の方向にＭＰＧパルスを印加して一つもしくは複数の領域から前記核磁気共鳴信号を計測し、
   前記演算部は、前記一つもしくは複数の領域に含まれる代謝物の拡散強調スペクトルを算出することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
10. 請求項１または２に記載の磁気共鳴測定装置であって、
    前記計測部は、前記検査対象に対し、所定の１ないし複数の方向にＭＰＧパルスを印加して、前記検査対象の、断面に含まれる複数の領域から前記核磁気共鳴信号を計測し、
    前記演算部は、前記断面に含まれる代謝物の分子拡散の空間分布を作成することを特徴とする磁気共鳴測定装置。
11. 磁気共鳴測定装置で計測した計測データを用いて、計測対象のスペクトル又はスペクトロスコピック画像を生成する画像処理方法であって、
    計測データと、当該計測データの計測時における前記計測対象の周期的動きとを関連付けて記録し、
    前記計測データに含まれる位相変動及び周波数変動の少なくとも一方を、前記周期的動きと前記位相変動又は周波数変動との関係に基き補正し、
    その際、前記計測データを、当該計測データ計測時の体動信号に応じて分類し、分類された計測データを分類群ごとに積算し、積算された部分積算計測データに対し、位相及び／又は周波数を補正することを特徴とする画像処理方法。
12. 磁気共鳴測定装置で計測した計測データを用いて、計測対象のスペクトル又はスペクトロスコピック画像を生成する画像処理方法であって、
    計測データと、当該計測データの計測時における前記計測対象の周期的動きとを関連付けて記録し、
    前記計測データから算出したスペクトルに含まれる位相変動及び周波数変動の少なくとも一方を、前記周期的動きと前記位相変動又は周波数変動との関係に基き補正し、
    その際、前記計測データから算出したスペクトルを、前記周期的動きの時相に応じて分類し、分類したスペクトルを、分類ごとに積算して部分積算スペクトルを作成し、前記部分積算スペクトルに対し、前記周期的動きと前記位相変動又は周波数変動との関係に基く補正を行い、
    補正後の部分積算スペクトルを合成することを特徴とする画像処理方法。
13. 磁気共鳴測定装置で計測した計測データを用いて、計測対象のスペクトル又はスペクトロスコピック画像を生成する画像処理方法であって、
    計測データと、当該計測データの計測時における前記計測対象の周期的動きとを関連付けて記録し、
    前記計測データから算出したスペクトルに含まれる位相変動及び周波数変動の少なくとも一方を、前記周期的動きと前記位相変動又は周波数変動との関係に基き補正し、
    その際、前記スペクトルに含まれる位相変動及び周波数変動の少なくとも一方と、前記周期的動きの時相との関係式を算出し、前記関係式に従い、前記位相変動及び周波数変動の少なくとも一方を補正することを特徴とする画像処理方法。

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