JP6719190B2 - 磁気共鳴装置およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、体動する部位に設定されたスライスからＭＲ信号を収集する磁気共鳴装置、およびこの磁気共鳴装置に適用されるプログラムに関する。

体動補正を行う手法として、ＤＣセルフナビゲータ法が知られている（非特許文献１参照）。

Brau et al., Magnetic Resonance in Medicine 55:263-270 (2006)

ＤＣセルフナビゲータ法では、１つのＲＦパルスを用いて、被検体の呼吸情報を得るためのＭＲ信号と、被検体の画像情報を得るためのＭＲ信号とを収集することができる。したがって、ＤＣセルフナビゲータ法では、呼吸情報を得るためのＭＲ信号と画像情報を得るためのＭＲ信号とを別々のＲＦパルスで収集した場合に起こるスピン飽和効果を考える必要はなく、フリップ角の大きいＲＦパルス（例えば、９０°パルス）を用いた２Ｄ撮影に適している。

また、ＤＣセルフナビゲータ法を用いた２Ｄ撮影では、被検体の呼吸運動によりスライスから得られるＭＲ信号の大きさが変わることを利用して、被検体の呼吸信号を得ることができる。しかし、ＤＣセルフナビゲータ法を用いた２Ｄ撮影では、被検体の呼吸運動とは別の要因でスライスから得られるＭＲ信号が変化することがある。例えば、２ＤのＴ１強調ＳＰＧＲ（Spoiled Gradient）イメージングでは、ＭＲ信号は、定常状態に至るまでは急激に減少する。図２９に、２ＤのＴ１強調ＳＰＧＲイメージングにおけるＭＲ信号の強度の時間変化を表す波形を示す。図２９では、定常状態に至るまでに必要な時間ＰＴの間は、ＭＲ信号が急激に減少している。したがって、時間ＰＴの間は、ＭＲ信号が、被検体の呼吸運動が原因で減少しているのか、それとも、定常状態に至っていないことが原因で減少しているのか区別することができない。このような理由から、２ＤのＴ１強調ＳＰＧＲイメージングでは、ＭＲ信号が定常状態に至るまで（時間ＰＴの間）は呼吸情報の検出は行わず、ＭＲ信号が定常状態に至った後で、呼吸情報の検出が開始される。このように、ＭＲ信号が定常状態に至った後で、呼吸情報の検出を開始することにより、呼吸運動に起因したＭＲ信号の変化を検出することができるので、被検体の呼吸情報の検出精度を高めることができる。しかし、呼吸情報の検出を開始するためには、時間ＰＴが経過するまで待つ必要がある。図２９では、時間ＰＴは６ＴＲ（ＴＲ：繰り返し時間）に相当する時間長を有している。したがって、スキャンを開始してから、少なくとも６ＴＲはデータ収集ができないので、スキャン時間が延長するという問題がある。

このような理由から、スキャン時間の延長を最小限にすることができる技術が望まれている。

本発明の第１の観点は、動く部位を含む第１の部位に設定された複数のスライスの各々からＭＲ信号を収集する磁気共鳴装置であって、
前記複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行するスキャン手段と、
前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算手段と、
前記計算手段により計算された前記特徴量の値に基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める手段と、
を有する、磁気共鳴装置である。

本発明の第２の観点は、動く部位を含む第１の部位に設定された複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算処理と、
前記計算処理により計算された前記特徴量の値に基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

複数のスライスの各々の位置に対応付けられた特徴量の値を用いることにより、各スライスの位置と各スライスにおける特徴量との関係が分かる。したがって、体動とは別の要因で各スライスから得られるＭＲ信号の大きさが変化しても、体動信号の信号値を求めることができるので、スキャン時間の延長を最小限に抑えることができる。

本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。 処理装置９が実現する手段の説明図である。 第１の形態で実行されるスキャンの説明図である。 ローカライズスキャンＬＳの説明図である。 ｎ枚のスライスを概略的に示す図である。 スライス間隔Ｆの説明図である。 本スキャンＭＳの説明図である。 シーケンスＣ_１のシーケンスチャートの一例を示す図である。 期間Ｐ_１においてシーケンス群Ｇ_１（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。 期間Ｐ_２においてシーケンス群Ｇ_２（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。 期間Ｐ_Ｖにおいてシーケンス群Ｇ_Ｖ（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。 呼吸信号を作成するためのフローを示す図である。 期間Ｐ_１において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて計算される特徴量の説明図である。 プロファイルの生成方法の説明図である。 肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置の決定方法の原理の説明図である。 閾値thの計算方法の一例の説明図である。 期間Ｐ_２において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて計算される特徴量の説明図である。 期間Ｐ_２において生成されたプロファイルを概略的に示す図である。 計算された閾値thを概略的に示す図である。 期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに求められた呼吸信号の信号値を概略的に示す図である。 イメージングデータの受入れ、拒否を判断する方法の説明図である。 ｋｙ＝３２のイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）再収集するときの説明図である。 第１の形態の方法を用いることにより得られた呼吸信号Ｓres1を示す図である。 期間Ｐ_１の直前にシーケンス群Ｇを２回実行する本スキャンＭＳの例を示す図である。 第２の形態における肝臓の端部Ｅ１の位置の決定方法の説明図である。 肝臓の端部Ｅ１の位置ｚ_ｉ’を決定するための説明図である。 期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに求められた呼吸信号Ｓres2の信号値を概略的に示す図である。 第２の形態の方法を用いることにより得られた呼吸信号Ｓres2を示す図である。 ２ＤのＴ１強調ＳＰＧＲイメージングにおけるＭＲ信号の強度の時間変化を表す波形を示す図である。

以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。

（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ）１は、マグネット２、テーブル３、受信ＲＦコイル４などを有している。

マグネット２は、被検体１３が収容される収容空間２１を有している。また、マグネット２は、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、ＲＦコイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場を印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加し、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを印加する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。

テーブル３は、被検体１３を支持するクレードル３ａを有している。クレードル３ａは、収容空間２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１３は収容空間２１に搬送される。
受信ＲＦコイル（以下、「受信コイル」と呼ぶ）４は、被検体１３からの磁気共鳴信号を受信する。

ＭＲ装置１は、更に、制御部５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、処理装置９、記憶部１０、操作部１１、および表示部１２などを有している。

制御部５は、処理装置９から、後述するシーケンスで使用されるＲＦパルスおよび勾配パルスの波形情報や印加タイミングなどを含むデータを受け取る。そして、制御部５は、ＲＦパルスのデータに基づいて送信器６を制御し、勾配パルスのデータに基づいて勾配磁場電源７を制御する。また、制御部５は、クレードル３ａの移動の制御なども行う。尚、図１では、制御部５が、送信器６、勾配磁場電源７、クレードル３ａなどの制御を行っているが、送信器６、勾配磁場電源７、クレードル３ａなどの制御を複数の制御部で行ってもよい。例えば、送信器６および勾配磁場電源７を制御する制御部と、クレードル３ａを制御する制御部とを別々に設けてもよい。

送信器６は、制御部５から受け取ったデータに基づいて、ＲＦコイル２４に電流を供給する。
勾配磁場電源７は、制御部５から受け取ったデータに基づいて、勾配コイル２３に電流を供給する。

受信器８は、受信コイル４で受信された磁気共鳴信号に対して、検波などの処理を行い、処理装置９に出力する。尚、マグネット２、受信コイル４、制御部５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８を合わせたものが、スキャン手段に相当する。

記憶部１０には、処理装置９で読み取り可能なプログラムが記憶されている。尚、記憶部１０は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの非一過性の記憶媒体であってもよい。処理装置９は、記憶部１０に記憶されているプログラムを読み出し、プログラムに記述されている処理を実行するプロセッサとして動作する。処理装置９は、プログラムに記述されている処理を実行することにより、種々の手段を実現する。図２は、処理装置９が実現する手段の説明図である。

設定手段９０はスライスを設定する。
画像生成手段９１は、設定手段９０により設定されたスライスの画像を生成する。
特徴量計算手段９２は、ＭＲ信号Ａ（図８参照）の特徴量の値を計算する。
プロファイル生成手段９３は、各スライスの位置と特徴量計算手段９２が計算した特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成する。
呼吸信号生成手段９４は呼吸信号を生成する。呼吸信号生成手段９４は、閾値計算手段９４１、特定手段９４２、および位置決定手段９４３などを有している。閾値計算手段９４１は、プロファイルに基づいて閾値th（図１５参照）を計算する。特定手段９４２は、後述する式（３）を満たすときのスライスの位置を特定する。位置決定手段９４３は、肝臓の肺側の端部Ｅ１（図５参照）のｚ方向（頭尾方向）における位置を決定する。尚、呼吸信号生成手段９４は、体動信号の信号値を求める手段に相当する。
判定手段９５は、イメージングデータを画像再構成用のデータとして受け入れるか、それとも受入れを拒否するかを判定する。

ＭＲ装置１は、処理装置９を含むコンピュータを備えている。処理装置９は、記憶部１０に記憶されているプログラムを読み出すことにより、設定手段９０〜判定手段９５などを実現する。尚、処理装置９は、一つのプロセッサで設定手段９０〜判定手段９５を実現してもよいし、２つ以上のプロセッサで、設定手段９０〜判定手段９５を実現してもよい。また、設定手段９０〜判定手段９５のうちの一部の手段を、制御部５で実行できるようにしてもよい。また、処理装置９が実行するプログラムは、一つの記憶部に記憶させておいてもよいし、複数の記憶部に分けて記憶させておいてもよい。
図１に戻って説明を続ける。

操作部１１は、オペレータにより操作され、種々の情報を処理装置に入力する。表示部１２は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１は、上記のように構成されている。

図３は、第１の形態で実行されるスキャンの説明図である。
第１の形態では、ローカライズスキャンＬＳと、本スキャンＭＳとが実行される。

図４は、ローカライズスキャンＬＳの説明図である。
ローカライザスキャンＬＳは、被検体の肺および肝臓を含む部位の画像ＬＤを取得するためのスキャンである。ローカライザスキャンＬＳでは、アキシャル画像、サジタル画像、コロナル画像が取得される。図４では、ローカライザスキャンＬＳにより取得された画像ＬＤの一例として、コロナル画像が示されている。図４において、ｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向は、それぞれ、ＲＬ方向（左右方向）、ＡＰ方向（前後方向）、およびＳＩ方向（頭尾方向）に対応している。

オペレータは、画像ＬＤに基づいて、撮影部位にｎ枚のスライスを設定する。オペレータは、操作部１１を操作し、ｎ枚のスライスを設定するための情報を入力する。この情報が入力されると、設定手段９０（図２参照）は、入力された情報に基づいて撮影部位にｎ枚のスライスを設定する。図５に、設定されたｎ枚のスライスを概略的に示す。第１の形態では、アキシャル面のスライスが設定された例が示されている。図５では、ｎ＝２ｍ（ｍは自然数）、即ち、偶数枚のスライスを設定された例が示されているが、ｎ＝２ｍ−１、即ち、奇数枚のスライスを設定してもよい。また、図５では、ｚ方向における位置ｚ_ｉに設定されたスライスをＬ（ｚ_ｉ）で示してある（ｉは１〜２ｍの整数）。スライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）は、奇数番目のスライスであり、スライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）は、偶数番目のスライスである。スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）は、肝臓の肺側（Ｓ側）の端部Ｅ１から肝臓のＩ側の端部Ｅ２（端部Ｅ１よりも肺から離れた端部Ｅ２）までの範囲を含む撮影部位に設定されている。スライスＬ（ｚ_１）は、ｚ方向における位置ｚ_１に設定されており、スライスＬ（ｚ_２ｍ）は、ｚ方向における位置ｚ_２ｍに設定されている、残りのスライスは、スライスＬ（ｚ_１）とスライスＬ（ｚ_２ｍ）との間に位置している。図５では、肝臓の肺側の端部Ｅ１は、スライスＬ（ｚ_３）とスライスＬ（ｚ_４）との間に位置している。尚、スライスの中心と、その隣のスライスの中心との間の間隔（以下、「スライス間隔」と呼ぶ）は、符号「Ｆ」で示されている。図６は、スライス間隔Ｆの説明図である。スライス間隔Ｆは、スライス厚ＴとスペーシングＳＰとの和で表される。スペーシングＳＰは、隣り合うスライスとスライスとの間のギャップを表している。例えば、スライス厚Ｔ＝８ｍｍ、スペーシングＳＰ＝１ｍｍの場合、Ｆ＝９ｍｍとなる。図５では、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）の各々を見やすくするため、各スライスは直線で示されている。スライス（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）を設定した後、本スキャンＭＳが実行される。

図７は本スキャンＭＳの説明図である。
本スキャンＭＳは、マルチスライス法により、２ｍ枚のスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）の画像を取得するためのスキャンである。本スキャンＭＳでは、先ず、期間Ｐ_１において、シーケンス群Ｇ_１が実行される。シーケンス群Ｇ_１は、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）の画像を取得するためのシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含んでいる。シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍのうちの前半のシーケンスＣ_１、Ｃ_２、Ｃ_３、・・・Ｃ_ｍは、それぞれ、奇数番目のスライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）の画像を取得するためのシーケンスである。一方、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍのうちの後半のシーケンスＣ_ｍ＋１、Ｃ_ｍ＋２、Ｃ_ｍ＋３、・・・Ｃ_２ｍは、それぞれ、偶数番目のスライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）の画像を取得するためのシーケンスである。

図８は、シーケンスＣ_１のシーケンスチャートの一例を示す図である。シーケンスＣ_１は、ＤＣセルフナビゲータ法により、肝臓の端部Ｅ１の体動情報を得るためのＭＲ信号Ａと、スライスの画像情報を得るためのＭＲ信号Ｂとを収集するように構成されている。

シーケンスＣ_１は、スライスＬ（ｚ_１）を励起するためのＲＦパルスαを有している。また、勾配パルスが印加される軸を表すＧｘ、Ｇｙ、およびＧｚは、それぞれ、図４におけるｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向に設定されている。

ＲＦパルスαによってスライスＬ（ｚ_１）が励起され、スライスＬ（ｚ_１）の画像情報を得るためのＭＲ信号Ｂが収集される。また、ＲＦパルスαは、ＭＲ信号Ｂだけでなく、肝臓の端部Ｅ１の体動情報を得るためのＭＲ信号Ａを収集するためにも使用される。ＭＲ信号Ａは、ｋ空間の中心のデータを表しており、軸ＧｘおよびＧｙの勾配パルスが印加される直前に設けられた待ち時間Ｔ_ｗａｉｔの間に収集される。待ち時間Ｔ_ｗａｉｔは、例えば２０μｓである。

シーケンスＣ_１を実行した後、スライスＬ（ｚ_２）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）の画像を取得するためのシーケンスＣ_２〜Ｃ_２ｍが順に実行される。シーケンスＣ_２〜Ｃ_２ｍは、ＲＦパルスαの励起周波数を除いて、シーケンスＣ_１と同じシーケンスチャートで表される。したがって、期間Ｐ_１では、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍの各々を実行するたびに、ＭＲ信号ＡおよびＭＲ信号Ｂが収集される。
図７に戻って説明を続ける。

期間Ｐ_１においてシーケンス群Ｇ_１を実行した後、次の期間Ｐ_２においてシーケンス群Ｇ_２が実行される。シーケンス群Ｇ_２は、シーケンス群Ｇ_１と同様に、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含んでいる。したがって、期間Ｐ_２でも、期間Ｐ_１と同様に、奇数番目のスライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）のデータが順に収集され、その後に、偶数番目のスライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）のデータが順に収集される。ただし、シーケンス群Ｇ_２のシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍの位相エンコード量は、シーケンス群Ｇ_１のシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍの位相エンコード量とは異なる値に設定されている。

以下同様に、期間ごとに、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍの位相エンコード量を変化させながら、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含むシーケンス群が実行される。図７には、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖにおいて実行されるシーケンス群Ｇ_１〜Ｇ_Ｖが示されている。尚、各期間の時間長は、繰り返し時間ＴＲを表している。

次に、本スキャンＭＳによるｋ空間のデータ収集の順序（オーダリング）の一例について説明する。尚、以下では、説明の便宜上、ｋｙ＝３２〜ｋｙ＝−３２のビューのデータを収集する例について説明するが、データが収集されるビューは、ｋｙ＝３２〜ｋｙ＝−３２に限定されることはなく、例えば、ｋｙ＝１２８〜ｋｙ＝−１２８のビューのデータを収集してもよい。

本スキャンＭＳでは、先ず、期間Ｐ_１において、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍが実行される（図９参照）。

図９は、期間Ｐ_１においてシーケンス群Ｇ_１（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。
シーケンス群Ｇ_１を実行する場合、制御部５（図１参照）は、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍに含まれているＲＦパルスのデータを送信器６に送り、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍに含まれている勾配パルスのデータを勾配磁場電源７に送る。送信器６は、制御部５から受け取ったデータに基づいてＲＦコイル２４に電流を供給し、勾配磁場電源７は、制御部５から受け取ったデータに基づいて勾配コイル２３に電流を供給する。したがって、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加する。シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍが実行されることにより、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）の各々から、ＭＲ信号ＡおよびＢが発生する。ＭＲ信号ＡおよびＢは受信コイル４（図１参照）で受信される。受信コイル４は、ＭＲ信号ＡおよびＢを受信し、ＭＲ信号ＡおよびＢの情報を含むアナログ信号を出力する。受信器８は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を行い、信号処理により得られたデータを処理装置９に出力する。

図９では、スライスＬ（ｚ_ｉ）（ｉ＝１〜２ｍ）から得られたＭＲ信号Ａを信号処理することにより得られたデータ（以下、「ナビゲータデータ」と呼ぶ）が、符号「ａ（ｚ_ｉ）」で示されている。また、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ｂを信号処理することにより得られたデータ（以下、「イメージングデータ」と呼ぶ）が、符号「ｂ（ｚ_ｉ）」で示されている。ナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）は、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ａの情報を含んでおり、イメージングデータｂ（ｚ_ｉ）は、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ｂの情報を含んでいる。

したがって、シーケンス群Ｇ_１を実行することにより、スライスＬ（ｚ_ｉ）におけるナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）およびイメージングデータｂ（ｚ_ｉ）が得られる。

期間Ｐ_１では、最初に、スライスＬ（ｚ_１）からＭＲ信号ＡおよびＢを収集するためのシーケンスＣ_１が実行される。したがって、スライスＬ（ｚ_１）におけるナビゲータデータａ（ｚ_１）およびイメージングデータｂ（ｚ_１）が最初に得られる。シーケンスＣ_１が実行された後、スライスＬ（ｚ_３）からＭＲ信号ＡおよびＢを収集するためのシーケンスＣ_２が実行される。したがって、２番目に、スライスＬ（ｚ_３）におけるナビゲータデータａ（ｚ_３）およびイメージングデータｂ（ｚ_３）が得られる。シーケンスＣ_２を実行した後、シーケンスＣ_３、・・・Ｃ_ｍが順に実行されるので、スライスＬ（ｚ_５）におけるデータａ（ｚ_５）およびｂ（ｚ_５）、・・・スライスＬ（ｚ_２ｍ−１）におけるデータａ（ｚ_２ｍ−１）およびｂ（ｚ_２ｍ−１）が順に収集される。

シーケンスＣ_ｍを実行した後、スライスＬ（ｚ_２）からＭＲ信号ＡおよびＢを収集するためのシーケンスＣ_ｍ＋１が実行される。したがって、スライスＬ（ｚ_２）におけるデータａ（ｚ_２）およびｂ（ｚ_２）が得られる。シーケンスＣ_ｍ＋１が実行された後、スライスＬ（ｚ_４）からＭＲ信号ＡおよびＢを収集するためのシーケンスＣ_ｍ＋２が実行される。したがって、スライスＬ（ｚ_４）におけるデータａ（ｚ_４）およびｂ（ｚ_４）が得られる。シーケンスＣ_ｍ＋２を実行した後、シーケンスＣ_ｍ＋３、・・・Ｃ_２ｍが順に実行されるので、スライスＬ（ｚ_６）におけるデータａ（ｚ_６）およびｂ（ｚ_６）、・・・スライスＬ（ｚ_２ｍ）におけるデータａ（ｚ_２ｍ）およびｂ（ｚ_２ｍ）が順に収集される。

期間Ｐ_１のシーケンス群Ｇ_１を実行することにより得られるイメージングデータｂ（ｚ_ｉ）は、ｋ空間におけるｋｙ＝３２のラインのデータとして使用される。したがって、期間Ｐ_１（１ＴＲ）の間に、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のｋｙ＝３２のデータを収集することができる。図９では、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のうち、代表して、スライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_２ｍ−１）、Ｌ（ｚ_２）、およびＬ（ｚ_２ｍ）について、ｋｙ＝３２のデータが示されている。期間Ｐ_１においてｋｙ＝３２のデータを収集した後、期間Ｐ_２に移行する（図１０参照）。

図１０は期間Ｐ_２においてシーケンス群Ｇ_２（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。
期間Ｐ_２も、期間Ｐ_１と同様に、奇数番目のスライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）のデータが順に収集され、その後に、偶数番目のスライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）のデータが順に収集される。したがって、シーケンス群Ｇ_２を実行することにより、スライスＬ（ｚ_ｉ）におけるナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）およびイメージングデータｂ（ｚ_ｉ）が得られる。期間Ｐ_２のシーケンス群Ｇ_２を実行することにより得られるイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）は、ｋ空間におけるｋｙ＝３１のラインのデータとして使用される。

期間Ｐ_２でｋｙ＝３１のデータを収集した後も、残りのｋｙビューのデータを収集するために、各期間においてシーケンス群が実行される（図１１参照）。

図１１は期間Ｐ_Ｖにおいてシーケンス群Ｇ_Ｖ（シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍ）を実行するときの説明図である。
期間Ｐ_Ｖも、期間Ｐ_１と同様に、奇数番目のスライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）のデータが順に収集され、その後に、偶数番目のスライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）のデータが順に収集される。したがって、シーケンス群Ｇ_Ｖを実行することにより、スライスＬ（ｚ_ｉ）におけるナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）およびイメージングデータｂ（ｚ_ｉ）が得られる。期間Ｐ_Ｖのシーケンス群Ｇ_Ｖを実行することにより得られるイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）は、ｋ空間におけるｋｙ＝−３２のラインのデータとして使用される。

上記のようにして、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のｋ空間のデータが得られる。画像生成手段９１（図２参照）がｋ空間のデータをフーリエ変換することにより、各スライスの画像を得ることができる。

また、第１の形態では、各期間において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて、被検体の呼吸信号を生成している。以下に、第１の形態において、どのようにして呼吸信号を生成しているかについて、図９および図１０を参照しながら説明する。

先ず、図９を参照し、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のうち、肝臓の端部Ｅ１の側に設定されたスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）から得られたＭＲ信号Ａの違いについて考える。図９では、期間Ｐ_１においてシーケンス群Ｇ_１が実行された様子が示されている。期間Ｐ_１では、肝臓の端部Ｅ１は、スライスＬ（ｚ_４）の位置と、スライスＬ（ｚ_５）の位置との間に存在している。肝臓の端部Ｅ１側に設定されたスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）のうち、４つのスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_４）は肺を横切っているが、肝臓は横切っていない。肺は空気を含んでいるので、肺領域からの信号は低信号となる。したがって、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_４）から得られたＭＲ信号Ａは肺の空気の影響で低信号となる。

一方、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）のうち、２つのスライスＬ（ｚ_５）およびＬ（ｚ_６）は肺だけでなく肝臓も横切っている。したがって、スライスＬ（ｚ_５）およびＬ（ｚ_６）は、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_４）よりも肺の空気の影響が小さいので、スライスＬ（ｚ_５）およびＬ（ｚ_６）のＭＲ信号Ａは、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_４）のＭＲ信号Ａよりも高信号となる。

このように、スライスＬ（ｚ_５）およびＬ（ｚ_６）のＭＲ信号Ａは、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_４）のＭＲ信号Ａよりも高信号となるので、スライスＬ（ｚ_４）とスライスＬ（ｚ_５）との間で、ＭＲ信号Ａの信号値は急激に変化する。したがって、ＭＲ信号Ａの信号値が急激に変化する位置を特定することにより、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を求めることが可能となる。

次に、図１０を参照し、肝臓の端部Ｅ１の側に設定されたスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）について考える。図１０では、期間Ｐ_２においてシーケンス群Ｇ_２が実行された様子が示されている。期間Ｐ_２では、肝臓の端部Ｅ１は、スライスＬ（ｚ_３）の位置と、スライスＬ（ｚ_４）の位置との間に存在している。肝臓の端部Ｅ１側に設定されたスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）のうち、３つのスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_３）は肺を横切っているが、肝臓は横切っていない。肺は空気を含んでいるので、肺領域からの信号は低信号となる。したがって、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_３）から得られたＭＲ信号Ａは肺の空気の影響で低信号となる。

一方、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_６）のうち、残りの３つのスライスＬ（ｚ_４）〜Ｌ（ｚ_６）は肺だけでなく肝臓も横切っている。したがって、スライスＬ（ｚ_４）〜Ｌ（ｚ_６）は、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_３）よりも肺の空気の影響が小さいので、スライスＬ（ｚ_４）〜Ｌ（ｚ_６）のＭＲ信号Ａは、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_３）のＭＲ信号Ａよりも高信号となる。

このように、スライスＬ（ｚ_４）〜Ｌ（ｚ_６）のＭＲ信号Ａは、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_３）のＭＲ信号Ａよりも高信号となるので、スライスＬ（ｚ_３）とスライスＬ（ｚ_４）との間で、ＭＲ信号Ａの信号値は急激に変化する。したがって、ＭＲ信号Ａの信号値が急激に変化する位置を特定することにより、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を求めることが可能となる。

上記のように、図９（期間Ｐ_１）では、スライスＬ（ｚ_４）とスライスＬ（ｚ_５）との間で、ＭＲ信号Ａの信号値は急激に変化するが、図１０（期間Ｐ_２）では、スライスＬ（ｚ_３）とスライスＬ（ｚ_４）との間で、ＭＲ信号Ａの信号値は急激に変化する。したがって、ＭＲ信号Ａの信号値が急激に変化する位置は、呼吸運動による肝臓の端部Ｅ１の動きに応じてｚ方向に移動する。上記の説明では、期間Ｐ_１および期間Ｐ_２を取り上げて説明したが、他の期間でも、ＭＲ信号Ａの信号値が急激に変化する位置は、呼吸運動による肝臓の端部Ｅ１の動きに依存する。したがって、本スキャンＭＳを実行することにより得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて、呼吸信号を生成することが可能となる。以下に、ナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）を用いて呼吸信号を作成する方法の一例について説明する。

図１２は、呼吸信号を作成するためのフローを示す図である。
ステップＳＴ１では、特徴量計算手段９２（図２参照）が、期間Ｐ_１において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ａの特徴量を計算する（図１３参照）。

図１３は、期間Ｐ_１において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて計算される特徴量の説明図である。
第１の形態では、特徴量計算手段９２が、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ａを表す波形の面積Ｓ（ｚ_ｉ）を、ＭＲ信号Ａの特徴量として計算する。図１３では、面積Ｓ（ｚ_ｉ）の例として、ｉ＝１、３、５、２ｍ−１、２、４、６、２ｍにおける面積Ｓ（ｚ_１）、Ｓ（ｚ_３）、Ｓ（ｚ_５）、Ｓ（ｚ_２ｍ−１）、Ｓ（ｚ_２）、Ｓ（ｚ_４）、Ｓ（ｚ_６）、Ｓ（ｚ_２ｍ）が示されている。面積Ｓ（ｚ_ｉ）を計算した後、ステップＳＴ２に進む。

ステップＳＴ２では、プロファイル生成手段９３（図２参照）が、スライスＬ（ｚ_ｉ）の位置ｚ_ｉと、スライスＬ（ｚ_ｉ）ごとに計算された面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値との関係を表すプロファイルを生成する。以下に、プロファイルの生成方法について説明する。

図１４は、プロファイルの生成方法の説明図である。
プロファイル生成手段９３は、各スライスの位置ｚ_ｉに、面積Ｓ（ｚ_ｉ）を対応付ける。

第１の形態では、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍのうちの前半のシーケンスＣ_１〜Ｃ_ｍを実行することにより、スライスＬ（ｚ_１）、Ｌ（ｚ_３）、Ｌ（ｚ_５）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ−１）における面積Ｓ（ｚ_１）、Ｓ（ｚ_３）、Ｓ（ｚ_５）、・・・Ｓ（ｚ_２ｍ−１）が得られる。プロファイル生成手段９３は、スライスの位置ｚ_１、ｚ_３、ｚ_５、・・・ｚ_２ｍ−１に、それぞれ、面積Ｓ（ｚ_１）、Ｓ（ｚ_３）、Ｓ（ｚ_５）、・・・Ｓ（ｚ_２ｍ−１）を対応付ける。

また、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍのうちの後半のシーケンスＣ_ｍ＋１〜Ｃ_２ｍを実行することにより、スライスＬ（ｚ_２）、Ｌ（ｚ_４）、Ｌ（ｚ_６）、・・・Ｌ（ｚ_２ｍ）における面積Ｓ（ｚ_２）、Ｓ（ｚ_４）、Ｓ（ｚ_６）、・・・Ｓ（ｚ_２ｍ）が得られる。プロファイル生成手段９３は、スライスの位置ｚ_２、ｚ_４、ｚ_６、・・・ｚ_２ｍに、それぞれ、面積Ｓ（ｚ_２）、Ｓ（ｚ_４）、Ｓ（ｚ_６）、・・・Ｓ（ｚ_２ｍ）を対応付ける。

したがって、プロファイル生成手段９３は、スライスＬ（ｚ_ｉ）の位置ｚ_ｉと面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値との関係を表すプロファイルを生成することができる。プロファイルを生成した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、プロファイルに基づいて、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を決定する。以下に、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置の決定方法の原理について説明する。

図１５は、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置の決定方法の原理の説明図である。図１５には、ステップＳＴ２で求めたプロファイルとスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）との対応関係が概略的に示されている。
肝臓の端部Ｅ１の近傍には、低信号の原因となる肺と、高信号の原因となる肝臓の組織が存在しているので、肝臓の端部Ｅ１の近傍では、面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値は急激に変化する。第１の形態では、この点に着目し、肝臓の端部Ｅ１の位置を求めるための面積Ｓ（ｚ_ｉ）の閾値thを設定する。閾値thは、図１５に示すように、面積Ｓ（ｚ_ｉ）が急激に変化する範囲Ｗ内に設定されるようにする。

図１５では、位置ｚ_１、ｚ_２、ｚ_３、およびｚ_４おける面積Ｓ（ｚ_ｉ）は、閾値thよりも小さいが、位置ｚ_５における面積Ｓ（ｚ_ｉ）は、閾値thよりも大きい値になる。したがって、閾値thと面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値とを比較することにより、位置ｚ_４と位置ｚ_５との間で面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値が大きく変化していることが分かる。この結果、位置ｚ_４又はｚ_５を、肝臓の端部Ｅ１の位置として検出できることがわかる。

ステップＳＴ３では、上記の原理に基づいて、肝臓の端部Ｅ１の位置を検出する。以下に、ステップＳＴ３について、具体的に説明する。尚、ステップＳＴ３は、ステップＳＴ３０、ＳＴ３１、およびＳＴ３２を有しているので、ステップＳＴ３０、ＳＴ３１、およびＳＴ３２について順に説明する。

ステップＳＴ３０では、閾値計算手段９４１（図２参照）が、プロファイルに基づいて、肝臓の端部Ｅ１の位置を検出するための面積Ｓ（ｚ_ｉ）の閾値thを計算する。

図１６は、閾値thの計算方法の一例の説明図である。
第１の形態では、閾値計算手段９４１は、以下の式を用いて閾値thを計算する。
th＝（Ｓmax−Ｓmin）ＥＦ＋Ｓmin ・・・（１）

式（１）において、Ｓmaxは、プロファイルの面積Ｓ（ｚ_ｉ）（特徴量）の最大値であり、Ｓminは、プロファイルの面積Ｓ（ｚ_ｉ）（特徴量）の最小値である。また、EFは、閾値thを設定するための係数であり、ＥＦの値は、スキャンを実行する前に予め決められている。閾値thは、最小値Ｓminから（Ｓmax−Ｓmin）ＥＦだけ大きい値に設定される。したがって、閾値thは係数ＥＦの値に依存することがわかる。係数ＥＦの値は０＜ＥＦ＜１を満たすように設定される。係数ＥＦの値が０に近くなるほど、閾値thはＳminに近づき、係数ＥＦの値が１に近くなるほど、閾値thはＳmaxに近づく。

尚、係数ＥＦの値を０に近づけすぎるとth≒Ｓminとなり、また、係数ＥＦの値を１に近づけすぎるとth≒Ｓmaxとなる。th≒Ｓminおよびth≒Ｓmaxの場合、面積Ｓ（ｚ_ｉ）が急激に変化する範囲Ｗ内にthを設定することができないので、肝臓の端部Ｅ１の位置の検出誤差が大きくなる。したがって、係数EFの値は、閾値thが範囲Ｗ内に収まるように設定する必要がある。第１の形態では、被検体を撮影する前に、係数EFの値を求めるための実験を行い、実験結果を踏まえて、最適な係数EFの値が事前に決められている。例えば、係数ＥＦを、０．３５〜０．４５の間の値に設定することができる。ここでは、ＥＦ＝０．４に設定されているとする。したがって、閾値計算手段９４１は、以下の式を用いて閾値thを計算する。
th＝（Ｓmax−Ｓmin）０．４＋Ｓmin ・・・（２）

閾値thを計算した後、ステップＳＴ３１に進む。

ステップＳＴ３１では、特定手段９４２（図２参照）が、以下の条件を満たすスライス位置を特定する。
Ｓ（ｚ_ｉ）≦th＜Ｓ（ｚ_ｉ＋１） ・・・（３）
ここで、 Ｓ（ｚ_ｉ）：スライスの位置ｚ_ｉにおける面積
Ｓ（ｚ_ｉ＋１）：スライスの位置ｚ_ｉ＋１における面積
th：閾値
ｉ：１〜２ｍ−１の間の整数

以下に、ステップＳＴ３１において、式（３）を満たすスライスの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１を特定する方法について説明する。

先ず、ステップＳＴ３１ａにおいて、特定手段９４２はｉ＝１に設定する。ｉ＝１に設定した後、ステップＳＴ３１ｂに進む。

ステップＳＴ３１ｂでは、特定手段９４２が、ｉ＝１における式（３）、即ち、Ｓ（ｚ_１）≦th＜Ｓ（ｚ_２）を満たすか否かを判定する。図１６では、Ｓ（ｚ_１）およびＳ（ｚ_２）の両方がthよりも小さい。したがって、ｉ＝１では、式（３）を満たさない。したがって、ステップＳＴ３１ｃに進み、ｉをｉ＝１からｉ＝２にインクリメントし、ステップＳＴ３１ｂに戻る。

ステップＳＴ３１ｂでは、特定手段９４２が、ｉ＝２における式（３）、即ち、Ｓ（ｚ_２）≦th＜Ｓ（ｚ_３）を満たすか否かを判定する。図１６では、Ｓ（ｚ_２）およびＳ（ｚ_３）の両方がthよりも小さい。したがって、ｉ＝２では、式（３）を満たさない。したがって、ステップＳＴ３１ｃに進み、ｉをｉ＝２からｉ＝３にインクリメントし、ステップＳＴ３１ｂに戻る。

以下同様に、式（３）を満たすｉが見つかるまで、ｉをインクリメントする。ここでは、ｉ＝４の場合、式（３）が成り立つ、つまり、Ｓ（ｚ_４）≦th＜Ｓ（ｚ_５）が成り立つ。したがって、特定手段９４２は、位置ｚ_４およびｚ_５を、式（３）を満たす位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１として特定する。位置を特定した後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、位置決定手段９４３（図２参照）が、式（３）を満たすときの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１に基づいて、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を決定する。ここでは、ｉ＝４であるので、位置ｚ_４およびｚ_５に基づいて、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を求める。第１の形態では、位置決定手段９４３は、位置ｚ_４およびｚ_５のうち、Ｓ（superior）側の位置を、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と判定する。したがって、位置決定手段９４３は、位置ｚ_４を、期間Ｐ_１における肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と決定する。このようにして求められた位置ｚ_４が、期間Ｐ_１における呼吸信号の信号値として決定される。尚、位置ｚ_４およびｚ_５のうち、Ｉ（Inferior）側の位置ｚ_５を、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と判定してもよい。肝臓の端部Ｅ１の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。

ステップＳＴ４では、期間Ｐ_１〜期間Ｐ_Ｖの全ての期間において、肝臓の端部Ｅ１の位置が検出されたか否かが判定される。ここでは、まだ、期間Ｐ_１における肝臓の端部Ｅ１の位置しか検出されていない。したがって、ステップＳＴ１に戻る。

ステップＳＴ１では、特徴量計算手段９２が、期間Ｐ_２において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ａの特徴量を計算する（図１７参照）。

図１７は、期間Ｐ_２において得られたナビゲータデータａ（ｚ_ｉ）に基づいて計算される特徴量の説明図である。
特徴量計算手段９２は、スライスＬ（ｚ_ｉ）から得られたＭＲ信号Ａを表す波形の面積Ｓ（ｚ_ｉ）を、ＭＲ信号Ａの特徴量として計算する。図１７では、面積Ｓ（ｚ_ｉ）の例として、ｉ＝１、３、５、２ｍ−１、２、４、６、２ｍにおける面積Ｓ（ｚ_１）、Ｓ（ｚ_３）、Ｓ（ｚ_５）、Ｓ（ｚ_２ｍ−１）、Ｓ（ｚ_２）、Ｓ（ｚ_４）、Ｓ（ｚ_６）、Ｓ（ｚ_２ｍ）が示されている。面積Ｓ（ｚ_ｉ）を計算した後、ステップＳＴ２に進む。

ステップＳＴ２では、プロファイル生成手段９３が、スライスＬ（ｚ_ｉ）の位置ｚ_ｉと、スライスＬ（ｚ_ｉ）ごとに計算された面積Ｓ（ｚ_ｉ）との関係を表すプロファイルを生成する。図１８に、期間Ｐ_２において生成されたプロファイルを概略的に示す。プロファイルを生成した後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、先ず、ステップＳＴ３０において、閾値計算手段９４１が、式（２）を用いて、肝臓の端部Ｅ１の位置を検出するための面積Ｓ（ｚ_ｉ）の閾値thを計算する。図１９に、計算された閾値thを概略的に示す。閾値thを設定した後、ステップＳＴ３１に進む。

ステップＳＴ３１では、特定手段９４２が、式（３）の条件を満たすスライス位置を特定する。図１９では、ｉ＝３の場合、式（３）が成り立つ、つまり、Ｓ（ｚ_３）≦th＜Ｓ（ｚ_４）が成り立つ。したがって、特定手段９４２は、位置ｚ_３およびｚ_４を、式（３）を満たす位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１として特定する。位置を特定した後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、位置決定手段９４３が、式（３）を満たすときの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１に基づいて、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を決定する。ここでは、ｉ＝３であるので、位置ｚ_３およびｚ_４に基づいて、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を求める。第１の形態では、位置決定手段９４３は、位置ｚ_３およびｚ_４のうち、Ｓ側の位置を、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と判定する。したがって、位置決定手段９４３は、位置ｚ_３を、期間Ｐ_２における肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と決定する。このようにして求められた位置ｚ_３が、期間Ｐ_２における呼吸信号の信号値として決定される。肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。

ステップＳＴ４では、期間Ｐ_１〜期間Ｐ_Ｖの全ての期間において、肝臓の端部Ｅ１の位置が検出されたか否かを判定する。ここでは、まだ、期間Ｐ_１およびＰ_２における肝臓の端部Ｅ１の位置しか検出されていない。したがって、ステップＳＴ１に戻る。

以下同様に、期間Ｐ_１〜期間Ｐ_Ｖの全ての期間において、肝臓の端部Ｅ１の位置が検出されるまで、ステップＳＴ１〜ＳＴ４が繰り返し実行される。したがって、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに、呼吸信号の信号値を得ることができる。図２０に、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに求められた呼吸信号の信号値を概略的に示す。図２０から、肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置が時間とともに変化していることが分かる。このようにして、呼吸信号Ｓres1が得られる。

尚、撮影部位は呼吸により体動するので、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖで収集された全てのイメージングデータを画像再構成用のデータとして使用すると、画像に体動アーチファクトが現れる。そこで、第１の形態では、アーチファクトを軽減するため、呼吸信号Ｓres1に基づいて、イメージングデータを画像再構成用のデータとして受け入れるか、それとも、イメージングデータの受入れを拒否するかを判定している。以下に、その判定方法について説明する。

図２１はイメージングデータの受入れ、拒否を判断する方法の説明図である。
判定手段９５（図２参照）は、先ず、呼吸信号Ｓres1に基づいて、被検体の特定の呼吸位相に相当する呼吸信号の信号値を求める。ここでは、特定の呼吸位相として、息の吐き終わりの呼吸位相を考える。したがって、判定手段９５は、呼吸信号Ｓres1に基づいて、息の吐き終わりの呼吸位相に相当する呼吸信号の信号値を求める。呼吸信号Ｓres1は、息の吐き終わりでは大きくなり、息の吸い終わりでは小さくなる傾向があるので、呼吸信号Ｓres1の信号値の時間変化を解析することにより、息の吐き終わりの呼吸位相に相当する呼吸信号の信号値を求めることができる。図２１では、呼吸信号Ｓres1は、信号値ｘ０とｘ１との間で増減を繰り返しているので、信号値ｘ０が、息の吐き終わりの呼吸位相に相当する信号値と考えることができる。そこで、判定手段９５は、信号値ｘ０を、息の吐き終わりの呼吸位相に相当する信号値と決定する。次に、判定手段９５は、信号値ｘ０とｘ１との差ΔＤを求め、信号値ｘ０を中心として、差ΔＤのｙ％（例えば、ｙ＝６０）の範囲ＡＷを設定する。このようにして設定された範囲ＡＷを、イメージングデータを画像再構成用のデータとして受け入れる許容範囲ＡＷと定める。ここでは、判定手段９５は、呼吸信号の信号値が許容範囲ＡＷに含まれている場合、イメージングデータを受け入れると判断し、一方、呼吸信号の信号値が許容範囲ＡＷに含まれていない場合、イメージングデータを拒否すると判断する。図２１を参照すると、期間Ｐ_１における信号値は許容範囲ＡＷに含まれていないので、期間Ｐ_１に収集されたイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）（図１３参照）は拒否される。一方、期間Ｐ_２の信号値は許容範囲ＡＷに含まれているので、期間Ｐ_２に収集されたイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）（図１７参照）は受け入れると判断される。以下同様に、各期間の信号値が許容範囲ＡＷに含まれているか否に応じて、イメージングデータを受け入れるか拒否するかを判断する。信号値が許容範囲ＡＷに含まれている場合、肝臓の端部Ｅ１の位置のばらつきは十分に小さいと考えられるので、信号値が許容範囲ＡＷに含まれているイメージングデータを受け入れることにより、体動アーチファクトを軽減することができる。

ただし、第１の形態では、ｋｙ＝−３２〜３２のイメージングデータを用いて画像を再構成する必要がある。そこで、拒否されたイメージングデータは、期間Ｐ_Ｖの後で再収集する。例えば、期間Ｐ_１では、呼吸信号の信号値は許容範囲ＡＷの外側であるので、期間Ｐ_１において収集されたｋｙ＝３２のデータは拒否される。そこで、期間Ｐ_Ｖが終了した後、次の期間Ｐ_Ｖ＋１で、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）からｋｙ＝３２のイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）を再収集する（図２２参照）。

図２２は、ｋｙ＝３２のイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）を再収集するときの説明図である。
期間Ｐ_Ｖ＋１では、ｋｙ＝３２のイメージングデータを収集するためのシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含むシーケンス群Ｇ_Ｖ＋１が実行される。シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを実行することにより、ナビゲータデータａ（ｚ_１）〜ａ（ｚ_２ｍ）とイメージングデータｂ（ｚ_１）〜ｂ（ｚ_２ｍ）とが再収集される。

そして、再収集されたナビゲータデータａ（ｚ_１）〜ａ（ｚ_２ｍ）を用いて、図１２に示すフローに従ってプロファイルを生成し、プロファイルに基づいて肝臓の端部Ｅ１の位置を求める。このようにして、期間Ｐ_Ｖ＋１における呼吸信号の信号値を得ることができる。期間Ｐ_Ｖ＋１における呼吸信号の信号値を得た後、判定手段９５は、期間Ｐ_Ｖ＋１において得られた呼吸信号の信号値が許容範囲ＡＷ（図２１参照）に含まれているか否かを判断する。信号値が許容範囲ＡＷに含まれていない場合は、期間Ｐ_Ｖ＋１において得られたｋｙ＝３２のイメージングデータは拒否される。この場合、次の期間Ｐ_Ｖ＋２において、ｋｙ＝３２のイメージングデータを収集するためのシーケンスが再度実行される。したがって、呼吸信号の信号値が許容範囲ＡＷに含まれるまでシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍが繰り返し実行される。

一方、期間Ｐ_Ｖ＋１において得られた信号値が許容範囲ＡＷに含まれている場合は、期間Ｐ_Ｖ＋１において得られたｋｙ＝３２のイメージングデータを、画像再構成用のデータとして受け入れる。そして、次の期間Ｐ_Ｖ＋２において、拒否された他のイメージングデータ（例えば、期間Ｐ_１３（図２１参照）において収集されたイメージングデータ）を再収集するためのシーケンス群が実行される。

このようにして、呼吸信号の信号値が許容範囲ＡＷに含まれているときにｋｙ＝−３２〜３２のイメージングデータが収集されるまで、イメージングデータの再収集を行う。画像再構成に必要な全てのイメージングデータが収集されたら、画像生成手段９１（図２参照）は、ｋ空間のデータをフーリエ変換し、各スライスの画像を生成する。したがって、体動アーチファクトが低減された画像を得ることができる。

第１の形態では、各スライスから得られたＭＲ信号Ａの特徴量を計算し、特徴量（面積）が大きく変化するスライスの位置を特定する。肝臓の端部Ｅ１の近傍では、特徴量が急激に変化するので、特徴量（面積）が大きく変化するスライスの位置を特定することにより、肝臓の端部Ｅ１の位置を検出することができる。

また、ＭＲ信号Ａの信号値が急激に変化する位置は、呼吸運動による肝臓の端部Ｅ１の動きに応じてｚ方向に移動する。したがって、期間ごとにプロファイルを生成し、プロファイルごとに肝臓の端部Ｅ１の位置を検出することにより、スキャンが実行されている間の呼吸信号Ｓres1（図２０参照）を生成することもできる。

次に、第１の形態の方法を用いた場合に実際に得られる呼吸信号を確認するために、実際にスキャンを実行し、図１２のフローに従って呼吸信号を求めた。以下に、実際に得られた呼吸信号の一例を示す。

図２３は、第１の形態の方法を用いることにより得られた呼吸信号Ｓres1を示す図である。図２３には、時系列的に並ぶ多数のプロファイルのデータを表すデータセットＤ１が示されている。データセットＤ１の横軸は期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖ（時間軸）を表しており、データセットＤ１の縦軸はスライスＬ（ｚ_ｉ）のｚ方向における位置ｚ_ｉを表している。縦軸の上側が肺側のスライスの位置を表しており、縦軸の下側が肝臓側のスライスの位置を表している。図２３では、プロファイルの信号値（面積Ｓ（ｚ_ｉ）の値）の違いを、白黒の濃淡で示してある。白に近いほど、信号値は大きいことを意味しており、黒に近いほど、信号値は小さいことを意味している。プロファイルごとに検出された肝臓の端部Ｅ１の位置を繋ぐことにより、呼吸信号Ｓres1が得られる。

図２３を参照すると、スキャン直後の時間ＰＴ１では、呼吸信号Ｓres1は不安定であるが、時間ＰＴ１以降は、呼吸信号Ｓres1は周期的に増減しており、被検体の呼吸情報が得られていることが分かる。また、図２３では、時間ＰＴ１は２ＴＲであるので、スキャンを開始してから２ＴＲが経過した後は、呼吸信号が安定していることがわかる。また、時間ＰＴ１は、図２９に示した時間ＰＴと比較すると、４ＴＲほど短くなっている。したがって、第１の形態の方法は、図２９において説明した方法よりも、呼吸信号が早く安定するので、スキャン時間の延長を最小限に抑えることができる。

尚、図２３に示す実験結果によれば、呼吸信号が安定するまでに、２ＴＲの時間長を必要としている。したがって、本スキャンＭＳを実行する場合は、期間Ｐ_１の直前に、呼吸信号を安定させるためのシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含むシーケンス群を２回実行することが望ましい。図２４に、期間Ｐ_１の直前に、呼吸信号を安定させるためのシーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを含むシーケンス群Ｇを２回実行する本スキャンＭＳの例を示す。

１回のシーケンス群Ｇの時間長は１ＴＲなので、シーケンス群Ｇを２回実行することにより、２ＴＲの時間が経過する。したがって、２ＴＲ分のシーケンス群Ｇを実行することにより、呼吸信号を安定させることができる。シーケンス群Ｇで得られるナビゲータデータおよびイメージングデータは破棄し、シーケンス群Ｇを２回実行した後で、シーケンス群Ｇ_１〜Ｇ_Ｖを実行することにより、高品質な呼吸信号および画像を得ることができる。

（２）第２の形態
第１の形態では、式（３）を満たすときのスライスの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１を特定し、スライスの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１のうち、Ｓ側の位置ｚ_ｉを、肝臓の端部Ｅ１の位置として検出している。しかし、スライス間隔Ｆ（図６参照）が広くなるほど、プロファイルのｚ方向の解像度が低くなるので、スライス間隔Ｆが広い場合、肝臓の端部Ｅ１の位置の検出精度が低くなることがある。そこで、第２の形態では、スライス間隔Ｆが広い場合でも、肝臓の端部Ｅ１の位置の検出精度を高くすることができる方法について説明する。

尚、第２の形態のＭＲ装置は、第１の形態のＭＲ装置と比較すると、位置決定手段９４３が後述する式（６）を用いて肝臓の位置を決定している点が異なっているが、その他の構成は、第１の形態のＭＲ装置と同じである。したがって、第２の形態では、肝臓の位置の決定方法について重点的に説明する。

図２５は、第２の形態における肝臓の端部Ｅ１の位置の決定方法の説明図である。
図２５の上側には、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）と肝臓との位置関係が概略的に示されている。肝臓の端部Ｅ１は、スライスＬ（ｚ_ｉ）の位置ｚ_ｉとスライスＬ（ｚ_ｉ＋１）の位置ｚ_ｉ＋１との間に存在している。また、スライスＬ（ｚ_ｉ）およびスライスＬ（ｚ_ｉ＋１）は拡大して示されている。

図２５の下側には、スライスＬ（ｚ_ｉ）の位置ｚ_ｉにおける面積Ｓ（ｚ_ｉ）と、スライスＬ（ｚ_ｉ＋１）の位置ｚ_ｉ＋１における面積Ｓ（ｚ_ｉ＋１）とが示されている。点ｄ_ｉは、位置ｚ_ｉにおける面積Ｓ（ｚ_ｉ）を表しており、点ｄ_ｉ＋１は、位置ｚ_ｉ＋１における面積Ｓ（ｚ_ｉ＋１）を表している。また、閾値thは、式（２）を用いて計算されている。

図２５において、点ｄ_ｉとｄ_ｉ＋１とを結ぶ直線を「ｈ１」、閾値thを表す直線を「ｈ２」、および面積の最小値Ｓminを表す直線を「ｈ３」とする。そして、直線ｈ１とｈ２との交点Ｑ１に対応するスライスのｚ方向における位置を「ｚ_ｉ’」とし、直線ｈ１とｈ３との交点Ｑ２に対応するスライスのｚ方向における位置を「ｚ_ｊ」とする。

第１の形態では、位置ｚ_ｉが、肝臓の端部Ｅ１の位置として検出されたが、第２の形態では、位置ｚ_ｉ’を肝臓の端部Ｅ１の位置として検出する。以下に、位置ｚ_ｉ’の検出方法について説明する。

先ず、位置ｚ_ｊとｚ_ｉ’との間の長さΔｚ_０について考える。第２の形態では、Δｚ_０とスライス間隔Ｆとの間に、以下の関係が成り立つと仮定する。
Δｚ_０＝Ｆ ・・・（４）

式（４）が成り立つ場合、位置ｚ_ｉとｚ_ｉ’との間の位置ずれ量Δｚは、以下の式で表すことができる。

したがって、位置ｚ_ｉ’は、以下の式で表すことができる。

第１の形態では、位置ｚ_ｉを肝臓の端部Ｅ１の位置として検出し、呼吸信号を求めたが、第２の形態では、式（６）で表される位置ｚ_ｉ’を、肝臓の端部Ｅ１の位置として検出し、呼吸信号を求める。

以下に、第２の形態において呼吸信号を求める方法について、図１２のフローを参照しながら説明する。

尚、図１２のフローのステップＳＴ１およびＳＴ２は、第１の形態と同じであるので、説明は省略する。ステップＳＴ２を実行することにより、プロファイルが得られる（図１４参照）。プロファイルを得た後、ステップＳＴ３に進む。

ステップＳＴ３では、先ず、ステップＳＴ３０において、閾値計算手段９４１が閾値thを計算する（図１６参照）。閾値thを計算した後、ステップＳＴ３１に進む。

ステップＳＴ３１では、式（３）を満たす位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１を特定する。図１６に示すプロファイルを参照すると、ｉ＝４の場合、式（３）が成り立つ、つまり、Ｓ（ｚ_４）≦th＜Ｓ（ｚ_５）が成り立つ。したがって、特定手段９４２は、ｚ_４およびｚ_５を、式（３）を満たす位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１として特定する。位置を特定した後、ステップＳＴ３２に進む。

ステップＳＴ３２では、位置決定手段９４３が、肝臓の端部Ｅ１の位置ｚ_ｉ’を決定する。図２６は、肝臓の端部Ｅ１の位置ｚ_ｉ’を決定するための説明図である。

先に説明したように、第２の形態では式（６）を用いて、肝臓の端部Ｅ１の位置ｚ_ｉ’を決定する。ここでは、ｉ＝４であるので、式（６）は、以下の式で表される。

式（７）のｚ_４、th、Ｓmin、およびＳ（ｚ_４）は、全て既知の値である。したがって、位置決定手段９４３は、式（７）を用いることにより、位置ｚ_４’を計算することができる。位置決定手段９４３は、位置ｚ_４’を、期間Ｐ_１における肝臓の端部Ｅ１のｚ方向における位置と決定する。第２の形態では、このようにして求められた位置ｚ_４’が、期間Ｐ_１における呼吸信号の信号値として決定される。肝臓の端部Ｅ１の位置を検出した後、ステップＳＴ４に進む。

ステップＳＴ４では、期間Ｐ_１〜期間Ｐ_Ｖの全ての期間において、肝臓の端部Ｅ１の位置が検出されたか否かを判定する。ここでは、まだ、期間Ｐ_１における肝臓の端部Ｅ１の位置しか検出されていない。したがって、ステップＳＴ１に戻る。

以下同様に、期間Ｐ_１〜期間Ｐ_Ｖの全ての期間において、肝臓の端部Ｅ１の位置が検出されるまで、ステップＳＴ１〜ＳＴ４が繰り返し実行される。したがって、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに、呼吸信号の信号値を得ることができる。図２７に、期間Ｐ_１〜Ｐ_Ｖごとに求められた呼吸信号Ｓres2の信号値を概略的に示す。呼吸信号Ｓres2は、呼吸信号Ｓres1（図２０参照）と比較すると、肝臓の端部Ｅ１の動きが、より反映されていることがわかる。

次に、第２の形態の方法を用いた場合に実際に得られる呼吸信号を確認するために、実際にスキャンを実行し、呼吸信号を求めた。以下に、実際に得られた呼吸信号を示す。

図２８は、第２の形態の方法を用いることにより得られた呼吸信号Ｓres2を示す図である。
図２８には、時系列的に並ぶ多数のプロファイルのデータを表すデータセットＤ２が示されている。プロファイルごとに検出された肝臓の端部Ｅ１の位置を繋ぐことにより、呼吸信号Ｓres2が得られる。図２８を参照すると、呼吸信号Ｓres2はスキャン開始直後から安定していることがわかる。また、呼吸信号Ｓres2は、呼吸信号Ｓres1（図２０参照）よりも滑らかに変化しており、肝臓の端部Ｅ１の動きが、より反映されていることがわかる。

尚、第１および第２の形態では、本スキャンＭＳにより得られた呼吸信号に基づいて、許容範囲ＡＷを設定している。しかし、本スキャンＭＳの前に、シーケンスＣ_１〜Ｃ_２ｍを有するシーケンス群が繰り返し実行されるプレスキャンを行い、第１又は第２の形態で説明した方法で呼吸信号を生成し、プレスキャンにより得られた呼吸信号に基づいて許容範囲ＡＷを求めてもよい。第１および第２の形態の方法で呼吸信号を求めることにより、プレスキャンのスキャン時間を短縮することもできる。

第１および第２の形態では、ｎ枚のスライスの各々から得られた特徴量Ｓ（ｚ_ｉ）を用いてプロファイルを生成している。しかし、肝臓の端部Ｅ１の動きを検出することができるのであれば、ｎ枚のスライスから得られた全ての特徴量Ｓ（ｚ_ｉ）を用いてプロファイルを生成する必要はない。例えば、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のうち、肝臓のＩ側の部位（端部Ｅ１よりも肺から離れた端部Ｅ２を含む部位）に設定されたスライスから得られた特徴量Ｓ（ｚ_ｉ）（例えば、スライスＬ（ｚ_２ｍ−３）、Ｌ（ｚ_２ｍ−２）、Ｌ（ｚ_２ｍ−１）、Ｌ（ｚ_２ｍ）の特徴量Ｓ（ｚ_２ｍ−３）、Ｓ（ｚ_２ｍ−２）、Ｓ（ｚ_２ｍ−１）、Ｓ（ｚ_２ｍ））は、肝臓の端部Ｅ１の動きを検出する上では不要である（図１６および図１９参照）。したがって、スライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）のうち、スライスＬ（ｚ_２ｍ−３）〜Ｌ（ｚ_２ｍ）を除いた残りのスライスＬ（ｚ_１）〜Ｌ（ｚ_２ｍ−４）のスライスから得られた特徴量Ｓ（ｚ_ｉ）のみを用いて、プロファイルを生成し、肝臓の端部Ｅ１の位置を求めてもよい。

第１および第２の形態では、ＭＲ信号Ａの特徴量として、ＭＲ信号Ａの面積を求めている。しかし、ＭＲ信号Ａの特徴量は、面積に限定されることはなく、ＭＲ信号Ａの信号強度の情報を表すことができるのであれば、面積以外の値を求めてもよい。例えば、ＭＲ信号Ａの面積の代わりに、ＭＲ信号Ａの信号強度の最大値を用いてもよい。

第１および第２の形態では、設定手段９０は、操作部１１から入力された情報に基づいてｎ枚のスライスを設定している。しかし、設定手段９０は、スライス自動設定技術を用いてｎ枚のスライスを設定してもよい。

第１のおよび第２の形態では、特定手段９４２は、Ｓ（ｚ_ｉ）≦th＜Ｓ（ｚ_ｉ＋１）（式（３）参照）を満たすスライスの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１を特定している。しかし、式（３）の代わりに、Ｓ（ｚ_ｉ）＜th≦Ｓ（ｚ_ｉ＋１）又はＳ（ｚ_ｉ）＜th＜Ｓ（ｚ_ｉ＋１）を満たすスライスの位置ｚ_ｉおよびｚ_ｉ＋１を特定してもよい。

第１および第２の形態では、シーケンシャルオーダーでｋ空間のデータを収集する例について説明したが、シーケンシャルオーダーとは別のオーダリング（例えば、セントリックオーダー）でｋ空間のデータを収集してもよい。

第１および第２の形態では、アキシャル面のスライスが設定された例について説明されている。しかし、本発明は、アキシャル面のスライスに限定されることはなく、サジタル面、コロナル面、又はオブリーク面のスライスを設定する場合にも適用することができる。

第１および第２の形態では、シーケンスの軸Ｇｘ、Ｇｙ、およびＧｚ（図８参照）は、それぞれ、ｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向（図４参照）に設定されている。しかし、必ずしも、軸Ｇｘ、Ｇｙ、およびＧｚを、それぞれ、ｘ方向、ｙ方向、およびｚ方向に設定する必要はない。例えば、軸Ｇｘ、Ｇｙ、およびＧｚを、ｙ方向、ｚ方向、およびｘ方向に設定してもよいし、軸Ｇｘ、Ｇｙ、およびＧｚを、ｚ方向、ｘ方向、およびｙ方向に設定してもよい。

第１および第２の形態では、１回のシーケンスで２つのＭＲ信号ＡおよびＢを収集するＤＣセルフナビゲータ法の例について説明されている。しかし、本発明は、１回のシーケンスでＭＲ信号Ａのみを収集する手法にも適用することができる。

第１および第２の形態では、肝臓を撮影する場合について説明されている。しかし、本発明は、肝臓を撮影する場合に限定されることはなく、肝臓以外の体動する部位（例えば、心臓）を撮影する場合にも適用することができる。例えば、心臓を撮影する場合、シーケンスを実行することにより収集されたナビゲータデータに基づいてプロファイルを生成することにより、被検体の心拍による体動情報を含む信号を得ることができる。したがって、心臓の動きによるアーチファクトを低減することができる。このように、本発明において求める体動信号の信号値は、被検体の呼吸情報を含む呼吸信号の信号値に限定されることはなく、他の体動信号の信号値（例えば、被検体の心拍情報を含む心拍信号の信号値）を求める場合にも適用することができる。

１ ＭＲ装置
２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ 制御部
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 処理装置
１０ 記憶部
１１ 操作部
１２ 表示部
１３ 被検体
２１ 収容空間
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ ＲＦコイル
９０ 設定手段
９１ 画像生成手段
９２ 特徴量計算手段
９３ プロファイル生成手段
９４ 呼吸信号生成手段
９５ 判定手段
９４１ 閾値計算手段
９４２ 特定手段
９４３ 位置決定手段

Claims (16)

1. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々からＭＲ信号を収集する磁気共鳴装置であって、
   前記複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行するスキャン手段と、
   前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算手段と、
   前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成手段と、
   前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める手段と、
   を有し、
   前記信号値を求める手段は、
   以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、磁気共鳴装置。
   Ｓ（ｚｉ）≦th＜Ｓ（ｚｉ＋１）
   ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
   ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
   Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
   Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
   th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値
2. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々からＭＲ信号を収集する磁気共鳴装置であって、
   前記複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行するスキャン手段と、
   前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算手段と、
   前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成手段と、
   前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める手段と、
   を有し、
   前記信号値を求める手段は、
   以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、磁気共鳴装置。
   Ｓ（ｚｉ）＜th≦Ｓ（ｚｉ＋１）
   ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
   ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
   Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
   Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
   th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値
3. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々からＭＲ信号を収集する磁気共鳴装置であって、
   前記複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行するスキャン手段と、
   前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算手段と、
   前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成手段と、
   前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める手段と、
   を有し、
   前記信号値を求める手段は、
   以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、磁気共鳴装置。
   Ｓ（ｚｉ）＜th＜Ｓ（ｚｉ＋１）
   ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
   ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
   Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
   Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
   th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値
4. 前記信号値を求める手段は、
   前記関係式が成り立つか否かを判定し、前記関係式が成り立たないと判定した場合、前記特徴量の値Ｓ（ｚｉ）およびＳ（ｚｉ＋１）に含まれるｉの値をインクリメントし、前記一つの関係式が成り立つか否かを判定する、請求項１〜３のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
5. 前記信号値を求める手段は、
   前記関係式が成り立つ場合、前記位置ｚｉおよびｚｉ＋１のうちのいずれか一方の位置に基づいて、前記動く部位の位置を決定する位置決定手段を有し、
   前記位置決定手段により決定された前記動く部位の位置が、前記体動信号の信号値として決定される、請求項１〜４のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
6. 前記位置決定手段は、
   前記関係式が成り立つ場合、前記位置ｚｉおよびｚｉ＋１のうちのいずれか一方の位置を、前記動く部位の位置と決定する、請求項５に記載の磁気共鳴装置。
7. 前記位置決定手段は、
   前記関係式が成り立つ場合、前記位置ｚｉおよびｚｉ＋１のうちのいずれか一方の位置における前記特徴量の値と前記閾値との差に基づいて、前記動く部位の位置を決定する、請求項５に記載の磁気共鳴装置。
8. 前記位置決定手段は、
   前記差に基づいて、前記一方の位置と前記動く部位の位置との間の位置ずれ量を計算し、前記一方の位置から前記位置ずれ量だけずれた位置を、前記動く部位の位置として決定する、請求項７に記載の磁気共鳴装置。
9. 前記第１の部位と前記第１の部位に隣接する第２の部位とを含む撮影部位に、ｎ枚のスライスを設定する設定手段を有する、請求項１〜８のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
10. 前記ｎ枚のスライスは、前記第１の部位に設定された前記複数のスライスと、前記第２の部位に設定された１枚以上のスライスとを含んでいる、請求項９に記載の磁気共鳴装置。
11. 前記撮影部位は肝臓を含んでおり、
    肝臓は、肺側に位置する第１の端部と、前記第１の端部よりも肺から離れた第２の端部とを有しており、
    前記第１の部位は、肝臓の前記第１の端部を含んでおり、前記第２の部位は、肝臓の前記第２の端部を含んでいる、請求項９又は１０に記載の磁気共鳴装置。
12. 前記シーケンスは、前記複数のスライスの各々から、前記第１のＭＲ信号の他に、前記被検体の画像情報を得るための第２のＭＲ信号を収集するためのシーケンスである、請求項１〜１１のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
13. 前記体動信号は、呼吸情報を含む呼吸信号、又は心拍情報を含む心拍信号である、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
14. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算処理と、
    前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成処理と、
    前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
    前記信号値を求める処理は、
    以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、プログラム。
    Ｓ（ｚｉ）≦th＜Ｓ（ｚｉ＋１）
    ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
    ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
    Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
    Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
    th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値
15. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算処理と、
    前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成処理と、
    前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
    前記信号値を求める処理は、
    以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、プログラム。
    Ｓ（ｚｉ）＜th≦Ｓ（ｚｉ＋１）
    ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
    ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
    Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
    Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
    th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値
16. 被検体の動く部位を含む第１の部位に設定され第１の方向に並ぶ複数のスライスの各々から、前記被検体の体動情報を得るための第１のＭＲ信号を収集するためのシーケンスを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記スライスごとに、前記第１のＭＲ信号の特徴量を計算する計算処理と、
    前記複数のスライスの各々の前記第１の方向における位置と、前記スライスごとに計算された前記特徴量の値との関係を表すプロファイルを生成するプロファイル生成処理と、
    前記プロファイルに基づいて、前記動く部位の動きを表す体動信号の信号値を求める処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、
    前記信号値を求める処理は、
    以下の関係式が成り立つか否かを判断し、その判断結果に基づいて前記体動信号の信号値を求める、プログラム。
    Ｓ（ｚｉ）＜th＜Ｓ（ｚｉ＋１）
    ここで、ｚｉ：前記複数のスライスのうちの一つのスライスの前記第１の方向における位置
    ｚｉ＋１：前記一つのスライスの隣のスライスの前記第１の方向における位置
    Ｓ（ｚｉ）：位置ｚｉにおける前記特徴量の値
    Ｓ（ｚｉ＋１）：位置ｚｉ＋１における前記特徴量の値
    th：前記第１の方向における位置を求めるための閾値