JP7206069B2 - 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置に関する。

ＳＭＳ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｍｕｌｔｉｓｌｉｃｅ）イメージングは、マルチスライスを同時に励起するパルスを印加することにより、高速撮像を実現することのできる磁気共鳴イメージング手法である。ＳＭＳイメージングに、いわゆるパラレルイメージングの手法を組み合わせることにより、例えば複数のコイルを用いて収集が行われる。

しかしながら、このような場合、例えばコイル感度マップの不正確さなどに起因して、スライス間でスライス漏れアーティファクトが生じる場合がある。

Ｂａｒｔｈ他、「Simultaneous Multislice (SMS) imaging techniques」、医学における磁気共鳴（Magnetic Resonance in Medicine：ＭＲＭ）、７５巻、ページｐ．６３～８１、２０１６年 Ｓｅｔｓｏｍｐｏｐ他、「Blipped-controlled aliasing in parallel imaging (Blipped-CAIPI) for simultaneous multislice echo planar imaging with reduced g-factor penalty」、ＭＲＭ、６７巻、１２１０～１２２４ページ、２０１２年 Ｍｏｅｌｌｅｒ他、「Signal Leakage (L-factor) as a measure of parallel imaging performance among simultaneously multi-slice (SMS) excited and acquired signal」、医学における磁気共鳴のための国際学会（International Society for Magnetic Resonance in Medicine：ＩＳＭＲＭ）第２０回大会、２０１２年 Ｃａｕｌｅｙ他、「Interslice leakage artifact reduction technique for simultaneous multislice acquisitions」、ＭＲＭ、７２巻、９３～１０２ページ、２０１４年 Ｐｒｕｅｓｓｍａｎｎ Ｋ． Ｐ．他、「SENSE: Sensitivity encoding for fast MRI」、ＭＲＭ、４２巻、９５２～９６２ページ、１９９９年

本発明が解決しようとする課題は、複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて撮像を行う場合の画質を向上させることである。

実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、シーケンス制御部と生成部とを備える。シーケンス制御部は、複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて撮像を行う。生成部は、感度マップから生成されるマトリクスと、一つのスライスに係るデータとに基づいてＳＥＮＳＥ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）再構成を行って、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータを生成し、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータに基づいて、スライス間の漏れまたは面内の残留エイリアシングのうち少なくとも一方を算出する。

図１は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置を示した図である。 図２は、比較例に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図３は、実施形態に係る磁気共鳴イメージ装置が行う処理の一例について示した図である。 図４は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図５は、比較例に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図６は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図７は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図８は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図９は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の流れを示したフローチャートである。 図１０は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の流れを示したフローチャートである。 図１１は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。 図１２は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の一例について示した図である。

本明細書に開示する本発明の内容の例示的実施形態は、ＳＭＳ、ＳＥＮＳＥ、またはこれらの組み合わせなどの（ただしこれらに限定されない）マルチスライスイメージング技術により生成される磁気共鳴（Magnetic Resonance：ＭＲ）画像において、スライス間漏れアーティファクトを特定することを示すものである。パラレルマルチスライスＭＲ画像を収集する際に、１つのスライスからの信号の寄与が、複数のスライスの出力画像へと多重化されることにより、それぞれのシングルスライス画像においてアーティファクトの原因となることがある。マルチスライスイメージングのための従来の漏れ識別技術とは対照的に、実施形態は、画像領域におけるそのような漏れの空間的な識別や測定を可能にする。

図１に示すＭＲＩシステムは、ガントリ１０（概略断面で示す）と、これに接続された各種の関連システム構成要素２０とを有する。少なくともガントリ１０は、通常はシールドルーム内に配置される。図１に示すＭＲＩシステムの構造は、実質的に同軸の円筒形に配置された静磁場Ｂ０磁石１２と、Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚの傾斜磁場コイル１４と、大型の全身用ＲＦ（Radio Frequency）コイル（Whole Body Coil：ＷＢＣ）１６とを有する。この円筒形に配置される要素の横軸に沿って、患者寝台１１によって支持された被検体９の対象となる解剖学的組織（すなわち、関心領域（Region of Interest：ＲＯＩ））を実質的に囲むように、イメージングボリューム１８が示される。

実施形態によっては、より小型のアレイＲＦコイル（図示せず）を、イメージングボリュームが該小型のアレイＲＦコイルによって囲まれる領域を含むように、被検体の一部に結合してもよい。当業者には明らかなように、表面コイルなどの、全身用コイル（Whole Body Coil：ＷＢＣ）と比較して小さいコイルやアレイは、特定の身体部分（例えば、腕、肩、肘、手首、膝、脚、胸、背骨など）に合わせて設定されることが多い。本明細書において、そのような小型のＲＦコイルを、アレイコイル（Array Coil：ＡＣ）またはフェーズドアレイコイル（Phased Array Coil：ＰＡＣ）と呼ぶ。これらは、ＲＦ信号をイメージングボリューム内に送信するよう構成された少なくとも１つのコイルと、ＲＦ信号をイメージングボリュームから受信するよう構成された１つ以上の受信コイルとを含んでもよい。

ＭＲＩシステム制御部２２は、ディスプレイ２４、キーボード２６、およびプリンタ２８に接続された入出力ポートを有する。当然のことながら、ディスプレイ２４は、制御入力もできるようにタッチスクリーンタイプのものであってもよい。ＭＲＩシステム制御部２２、ディスプレイ２４、キーボード２６は、それぞれ表示制御部、表示部、入力部の一例である。

ＭＲＩシステム制御部２２、またはＭＲＩシステム制御部２２に連結されたコンピュータを操作することにより、ＭＲＩシーケンス制御部３０にパルスシーケンスについての情報を提供し、インストールされたソフトウェアプログラムに従って、全システムの動作を管理してもよい。また、ＭＲＩシステム制御部２２は、例えば、自動音声合成技術を用いて生成された音声メッセージによって、息を止めるなどの動作を行うよう被検者に指示する要素として機能してもよい。

ＭＲＩシステム制御部２２はＭＲＩシーケンス制御部３０に接続され、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁場コイルドライバ３２、ならびにＲＦ送信機３４および送受信スイッチ（Ｔ／Ｒ）３６（同じＲＦコイルが送信と受信の両方に使用される場合）を制御する。ＭＲＩシーケンス制御部３０は、ＭＲＩイメージング（核磁気共鳴（Nuclear Magnetic Resonance：ＮＭＲ）イメージングとしても知られている）技術を実装するための、またコイル感度マップなどを生成するための、適切なマップ／ＭＲＩデータ収集プログラムコード構造３８を含む。ＭＲＩイメージング技術には、例えば、パラレルイメージングやその他のイメージングシーケンスも含まれ得る。ＭＲＩシステム制御部２２によって制御できるパラレルイメージング技術の例として、ＳＭＳ、面内パラレルイメージング、およびこれらの組み合わせが挙げられる。ＭＲＩイメージングの実装は、診断スキャンによって得られる画像に加えて、プリスキャンＭＲ画像や低解像度ＭＲ画像を得る工程を含んでもよい。

パルスシーケンス情報は、パルスシーケンスに従ってＧｘ、Ｇｙ、Ｇｚ傾斜磁場コイルドライバ３２、ならびにＲＦ送信機３４および送受信スイッチ（Ｔ／Ｒ）３６（同じＲＦコイルが送信と受信の両方に使用される場合）を動作させるために必要な情報を含む。そのような情報は、ｘ、ｙ、およびｚコイルに印加するパルス状電流の強度、持続時間、形状、および印加タイミングを含む。また、ＭＲＩシステム制御部２２とＭＲＩシーケンス制御部３０の少なくとも一方により、デューティサイクルすなわちＴＲが制御される。例えば、シングルスライス用の信号収集パターンのための、または、例えば、ＳＭＳ、面内高速イメージング、またはＳＭＳと面内高速イメージングの組み合わせなどの（ただしこれらに限定されない）マルチスライス収集などの信号収集パターンのためのプログラムコードに基づき、ＭＲＩシステム制御部２２、ＭＲＩシーケンス制御部３０、およびＭＲＩデータプロセッサ４２のうち少なくとも１つによって、パルスシーケンス、デューティサイクルなどの送信を制御してもよい。

ＭＲＩシステム２０は、ディスプレイ２４に送られる処理画像データを作成するために、入力をＭＲＩデータプロセッサ４２に提供するＲＦ受信機４０を有する。また、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、感度マップ／スライス漏れマップ／ＭＲＩ画像メモリ４６、ＭＲＩプログラムコード構造４４、およびＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０へのアクセス用に構成される。感度マップ／スライス漏れマップ／ＭＲＩ画像メモリ４６は、システム構成パラメータ、コイル感度マップ、エイリアス除去マトリクス、スライス間漏れマップ、およびその他のプログラム構造を含んでもよい。ＭＲＩプログラムコード構造４４およびＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０は、ＭＲＩ画像を再構成するための制御ロジックに加えて、コイル感度マップを形成し、スライス間漏れマップを生成し、生成されたスライス間漏れマップをＭＲＩ画像におけるアーティファクトを低減する際に利用できるように準備してもよく、また、制御ロジックを含んで全身用ＲＦコイル１６や他の受信コイルからのＭＲデータを取得してもよい。例えば、それぞれ図９および図１０に関する後述のプロセス９００および１０００などのプロセスは、ＭＲＩシステム制御部２２、ＭＲＩシーケンス制御部３０、およびＭＲＩデータプロセッサ４２のうち少なくとも１つにより実行することができる。なお、ＭＲＩデータプロセッサ４２が有する生成機能は、生成部の一例である。

図１では、全身用ＲＦコイル１６から離れて配置されているが、実施形態によっては、ＲＦ送信機３４、送受信スイッチ（Ｔ／Ｒ）３６、およびＲＦ受信機４０のいずれかを、全身用ＲＦコイル１６と他のＲＦコイルのうち少なくとも一方の近傍に、またはその表面に配置してもよい。

また図１に、ＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０の一般的な説明を示す。ＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０において、（例えば、マルチスライススキャン技術によるデータ収集を制御するためや、スライス間漏れを低減して改善した画像再構成のためや、グラフィカルユーザインタフェース（Graphical User Interface：ＧＵＩ）を規定し、操作者の入力を受けるための）格納されたプログラムコード構造と、設定されたまたは前もって決められたデータ（例えば、プログラムの実行を制御するための特定の閾値設定、コイル感度および画像再構成の推定を制御するためのパラメータ）とが、ＭＲＩシステムの各種データ処理構成要素にアクセス可能な非一時的コンピュータ可読記憶媒体に格納される。当業者には明らかなように、ＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０をセグメント化して、少なくとも一部分を、ＭＲＩシステム２０の処理コンピュータのうち、通常操作においてそのような格納されたプログラムコード構造を最優先で必要とする別のコンピュータに直接接続してもよい（すなわち、ＭＲＩシステム制御部２２に普通に格納したり直接接続したりするのではなく）。

実際に、当業者には明らかなように、図１は、後述する例示的実施形態を実現するために変更が加えられた一般的なＭＲＩシステムの、全体概略図を示したものである。システムの構成要素は様々な論理集合の「ボックス」に分割することができ、通常、多数のデジタル信号プロセッサ（Digital Signal Processor：ＤＳＰ）、マイクロプロセッサ、専用処理回路（例えば、高速ＡＤ変換用、高速フーリエ変換用、アレイ処理用など）を含む。これらのプロセッサの各々は、通常、クロック制御された「状態マシン」であり、物理データ処理回路は、クロックサイクル（または、所定数のクロックサイクル）毎に、ある物理状態から別の物理状態に移る。

処理回路（例えば、ＣＰＵ、レジスタ、バッファ、演算装置など）の物理状態が、操作過程の間にクロックサイクルから別のクロックサイクルに徐々に変化するだけでなく、関連データ記憶媒体の物理状態（例えば、磁気記憶媒体内のビット記憶場所）も、このようなシステムの操作の間に、ある状態から別の状態に変換される。例えば、画像再構成プロセス、スライス間漏れマップ生成プロセス、あるいは場合によってコイル感度マップ生成プロセスの終わりに、物理的記憶媒体内のコンピュータ可読でアクセス可能なデータ値の記憶場所の配列は、ある先行状態（例えば、すべて一様に「０」値、またはすべて「１」値）から新しい状態に変換される。そのような配列の物理的場所の物理状態は、最小値と最大値との間で変化し、実世界の物理的事象および物理的条件（例えば、イメージングボリューム空間内の被検体の内部物理構造）を表す。当業者には明らかなように、そのような格納データ値の配列は、命令レジスタに順次読み込まれＭＲＩシステム２０の１つ以上のＣＰＵによって実行されると、ＭＲＩシステム内で特定のシーケンスの動作状況を引き起こし遷移させる特定構造のコンピュータ制御プログラムコードと同様に、物理的構造を表し構成する。

ＳＭＳイメージング(マルチスライス同時イメージング)は、ＭＲ撮像を高速化するために用いられる技術である。収集を高速化するために、多くの技術がＭＲＩイメージングにおいて実践される。ＭＲＩ画像の収集を高速化すると、撮像対象（例えば、被検体）の快適性が向上し、また、被検体の動きなどによって生じるアーティファクトの減少により、より正確な画像が得られることにつながる。

ＳＭＳにおいて、ＲＯＩ内で複数のスライスを同時に励起し、マルチバンドＲＦパルスを用い、２Ｄ位相エンコードされた読み出しを用いてデータ収集することにより、撮像時間短縮が達成される。ＳＭＳは非特許文献１に記載されており、その内容は、参照することによりその全体が本明細書に組み込まれる。

面内パラレルイメージングなどのいくつかの高速化技術では、収集されたｋ空間サンプルの数が加速率Ｒによって減少するため、加速率の平方根（√Ｒ）に比例して信号雑音比（Signal-to-Noise Ratio：ＳＮＲ）が低下する。ＳＭＳは、この不利益を受けることはない。マルチバンドファクタ（Multiband Factor：ＭＢ）とは、同時に励起されてＭＲ信号が同時に収集されるスライスの数である。マルチバンドファクタは、スライス方向の加速率とも呼ばれる。

ＳＮＲは、√ＭＢ／√Ｒの割合に比例する。しかし、ＳＭＳではＭＢがＲに等しい。したがって、ＳＭＳではＳＮＲが√Ｒに比例して減少しない。この特性により、ＳＭＳは、スライスの同時収集について他のＭＲ画像収集技術よりも極めて有利となる。しかし、ＳＭＳおよび面内パラレルイメージングのどちらも、コイルの構造上の制約により、高い加速率においてＳＮＲが低下する。コイル構造によるこのＳＮＲの低下は、ｇファクタペナルティと呼ばれている。

高速ＭＲ収集によって得られたＳＭＳ画像データにおいて、（異なる空間位置からの）スライスは重なり合っている。同時に収集されたスライス間で受信コイル感度に十分な変化がない場合、再構成されたスライス画像のＳＮＲは低くなる。ＳＮＲは、ｂｌｉｐｐｅｄ－ＣＡＩＰＩ技術（非特許文献２を参照）などの方法を用いて収集時にスライスを互いに位相エンコード（Phase Encode：ＰＥ）方向に互いにずらすことによって改善できる。非特許文献２で説明されているように、ｂｌｉｐｐｅｄ－ＣＡＩＰＩは、面内高速化のために設計された従来の受信コイルにおける感度の面内変化を利用するものである。ＰＥのずれにより、１つのスライス内のボクセルにエイリアスが生じる一方で、１つ以上の他のスライス内のボクセルでは十分に直交する受信感度値を有する。このため、同時に収集された近接間隔のスライスのエイリアスを除去することに伴い、比較的高いｇファクタペナルティが低減される。ｇファクタペナルティは、各コイルの構造によって決まり、コイルの構造がその感度特性に及ぼす影響を表している。

同時に収集されたスライスは、ＳＥＮＳＥなどの（ただしこれに限定されない）パラレルイメージング技術を用いる再構成において、分離される。ＳＥＮＳＥは、個々のコイルからのデータが画像空間にフーリエ変換された後に、画像領域で実行される技術である。ＳＭＳ画像の再構成を可能にする方法の１つに、ＳＥＮＳＥの考え方を利用するものがある。ＳＭＳにおいて、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、収集されたスライス位置からの所定の受信コイル感度データを用いて算出される。行列演算を用いて、エイリアス除去マトリクスの逆行列に、収集された、エイリアスを含む画像ボクセル強度値のベクトルを乗ずることにより、エイリアスが除去されたシングルスライス画像ボクセル強度値が得られる。ＰＥのずれは、受信コイル感度マップをずらすことにより再構成において生じさせることができる。要するに、従来のＳＥＮＳＥの概念をスライス方向に拡張することで、ＳＭＳ画像を再構成する。

概念的には、ＳＥＮＳＥ再構成は、マルチバンドＭＲ画像に対する帯域分離器として作用し、マルチバンド画像を取り込んで、シングルバンド画像に分離する。すなわち、ＳＥＮＳＥは、複数の励起されたスライスから受信コイルで受信したＭＲ信号に基づき生成された、１つのマルチバンド画像を入力として取り込み、コイル感度マップを用いて、ＭＲ信号の受信元である励起されたスライス毎に画像の特定や生成を行う。

ＳＥＮＳＥを用いることで、ＳＭＳや面内パラレルイメージングなどのパラレルイメージング技術に基づき生成されたマルチバンド画像からシングルスライス画像が再構成される。ＳＭＳで生成されたマルチバンド画像に関して用いる場合、本明細書では、ＳＥＮＳＥ再構成段階をＳＭＳ－ＳＥＮＳＥ再構成と呼ぶこともある。本明細書の目的において、入力されるＳＭＳ画像すなわちシングルスライス画像に対応して、ＳＥＮＳＥ再構成およびＳＭＳ再構成が同様に機能する。

図２に、理想的な出力となっている例示的なＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２の動作を概略的に示す。ＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２は、ＲＯＩを含むボリュームについてのマルチスライス、マルチコイル受信感度マップへのアクセスが可能である。ＲＯＩ内の３つのスライスを同時に励起することによって収集されたＳＭＳ画像２０６が、ＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２に入力される。入力画像２０６は、ＳＭＳ３ｘ（すなわち、ＳＭＳマルチバンドファクタが３で収集される）マルチバンド画像である。ＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２は、３つのスライスのそれぞれに対して、それぞれの画像（２０８ａ～２０８ｃ）を出力する。図に示すように、入力画像はスライス１～３の画像を合成したものであるのに対して、出力画像はスライス毎の個々の画像である。理想的な動作では、図２に示すように、各スライス画像は、そのスライスに係るＭＲ信号のみから再構成された画像を含む。そのため、図２に示す理想的な動作において、入力画像２０６は、ＲＯＩ内のそれぞれのスライスに基づく矩形、三角形、および円形を合成したものであるのに対して、出力画像２０８ａ～２０８ｃのそれぞれは、矩形、三角形、または円形のうちの１つのみからなる。

図２がＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２の理想的な出力シナリオを概略的に示しているのに対して、図３は、ＳＥＮＳＥ２０２を入力画像２０６などの入力画像について用いた場合に、実際によく発生することを概略的に示している。出力画像３０８ａ～３０８c
はそれぞれ、特定のスライスから受信されたＭＲ信号に対応する画像を表す各形状（矩形および三角形）に加え、別のスライスからのＭＲ信号漏れによって生じるアーティファクト（例えば、アーティファクト３１０ａ、３１０ｂ、３１０ｃ、３１０ｄ）を含んでいる。図３に示されているように、矩形画像内のアーティファクト３１０ａは三角形画像からの信号漏れに起因し、三角形画像内のアーティファクト３１０ｂは円形画像からの信号漏れに起因し、また円形画像内のアーティファクト３１０ｃおよび３１０ｄは、それぞれ三角形画像および矩形画像からの信号漏れである。

理想的でないＳＥＮＳＥ再構成は、少なくとも部分的には、ＳＥＮＳＥ再構成モジュール２０２に提供されるコイル感度マップの不正確さが原因である。この不正確さは、あるスライスからの画像強度が別のスライスに現れるという、スライス漏れアーティファクトにつながる。

漏れアーティファクトは、ごく一般的であり、通常は再現可能である。漏れアーティファクトは、非常に局所的で非対称形な一貫性のない鋭いエッジとして現れることがある。図４に、従来のマルチスライスＥＰＩ（画像４０２）と比較したときの、ＳＭＳ３ｘエコープラナーイメージング（Echo Planar Imaging：ＥＰＩ）を用いて収集した画像４０４におけるスライス漏れアーティファクトの例を示す。スライス間漏れアーティファクトは、通常、他の多くの種類のアーティファクトよりも、ＭＲ画像において検出するのが難しい。検出の難しさの程度にこのような差がある理由の少なくとも一部は、他のアーティファクトが比較的分散して現れ、かつ規則的であるのと対照的に、スライス間アーティファクトは非常に局所的に現れることである。図４に示すように、スライス間漏れは、通常、非常に局所的であり、病状と切り離して識別することが難しいことがある。図４で付けられた丸印の中の領域に示されているように、スライス間漏れは、ＭＲ画像における重要なアーティファクトにつながり得る。ＳＭＳにおいて漏れた信号は、損傷や脳卒中などの病理学的特性として放射線専門医（またはＭＲ画像を利用する他のユーザや操作者）によって読み間違われる場合がある。

実施形態は、ＳＭＳ、面内パラレルイメージング、またはこれらの組み合わせにおいて、スライス間漏れを特定する改良された技術を提供する。また、いくつかの実施形態により、「正体未確認の明るい物体は本物であるか、それともスライス漏れアーティファクトなのか？」といった疑問に対して、信頼性の高い答えを得ることができる。

スライス間漏れを特定するための従来技術の１つに、非特許文献３で説明されているモンテカルロ法がある。この方法では、低周波信号をシングルスライス画像に導入し、組み合わせることでＳＭＳ画像を合成した後、ＳＭＳ画像からエイリアスを除去する。エイリアスを除去したスライスの周波数分析を用いて、どれだけの信号が１つのスライスから別のスライスに漏れたかを明らかにできる。

別の従来技術として、スライスＧＲＡＰＰＡ（ｋ空間）技術が非特許文献４で説明されている。この方法では、スライスＧＲＡＰＰＡカーネルを、任意の同時に収集したスライスについて較正した後、較正カーネルをシングルスライス画像に適用する。結果として生じた画像により、通過信号および漏れ信号が得られる。

上記のモンテカルロ法およびスライスＧＲＡＰＰＡ法などの、スライス漏れマップを推定する従来技術は、受信されたＭＲ信号情報を周波数空間およびｋ空間領域内で操作することにより、シングルスライス画像を再構成する。現在、スライス漏れを識別するための、画像領域パラレルイメージング技術は実現されておらず、また提案もされていない。本明細書で開示する例示的実施形態は、スライス間漏れを識別するための画像領域パラレルイメージング技術を含む。

例示的実施形態を正しく評価するための１つの基本は、ＳＭＳやＳＥＮＳＥ再構成が、空間帯域分離器（例えば、空間的にずらされた個々のスライスについて画像を分離する機能）のように機能すること、および、この再構成を用いてマルチスライスイメージングにおけるスライス間漏れが特定できることを理解することである。

スライス漏れは、ＳＭＳマルチバンド画像においてＳＥＮＳＥ再構成で周波数帯域を正確に分離できなかった画像領域で発生する。そのため、シングルスライス画像が入力される場合、ＳＥＮＳＥ再構成はその画像を通過させ、また他のすべての出力スライスは、強度が０である阻止帯域内にあると考えられる。阻止帯域スライス内の０でない画像強度は、いずれもスライス漏れである。

図５に、シングルスライス画像５０６がＳＥＮＳＥ再構成モジュール５０２を通過する状況を示す。入力画像５０６などのシングルスライス画像は、ＳＭＳ画像と呼ばれるものとは別物である。ＳＭＳ画像がいくつかのスライスからのＭＲ信号を合成したものであるのに対し、シングルスライス画像は１つのスライスからのＭＲ信号のみを含む。

モジュール５０２において、ＳＭＳ画像のためのＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスの形成が、所定のマルチスライスマルチコイル受信感度マップ５０４を用いて行われ、また出力画像の生成が、入力画像およびＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスに基づいて行われる。実施形態によっては、ＳＭＳ画像が入力として与えられる代わりに、シングルスライス画像が提供されていることをプロセスに通知するために、ＳＥＮＳＥ再構成に対して変更を行う必要はない。基本的に、シングルスライス入力画像のためのＳＥＮＳＥ再構成に関する処理は、ＳＭＳ画像のためのＳＥＮＳＥ再構成と全く同じままにできる。ＳＥＮＳＥ再構成処理の詳細は、図９との関係で説明する。

例示的実施形態では、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、ＳＭＳ ＭＲＩデータ収集シーケンスによって収集されたＭＲ画像からエイリアスを除去するように設定され、ＭＲスライス画像データがマトリクスに入力されると通過スライス画像および１つ以上の追加のスライス画像が作成されるようにする。入力スライスからＲＯＩの別のスライスへのスライス漏れは、追加のスライス画像の内容に基づいて特定してもよい。すなわち、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、ＳＭＳ ＭＲＩデータ収集シーケンスを実行し、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、ＭＲＩシーケンス制御部３０により実行されたＳＭＳ ＭＲＩデータ収集シーケンスにより得られたデータに基づいて、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスを生成する。

出力画像５０８ａ～５０８ｃは、ＳＥＮＳＥ再構成マトリクス５０２がシングルスライス画像を自らの帯域に（例えば、通過帯域に）通過させ、阻止帯域と呼ばれるすべての他の帯域は画像強度が０となる、理想的状況を示している。

この例では、ＳＥＮＳＥ再構成処理により、入力シングルスライス画像内にある三角形画像は、それ自身の帯域に分離される一方で、矩形および円形に割り当てられた帯域は０を受信する。これは、例えば、入力シングルスライス画像が、選択されたスライスからのＭＲ信号のみを含む場合の結果であろう。

このプロセスは、スライス毎に再構成された画像を得るために、ＲＯＩ内のスライス毎に繰り返されることができる。

図６は、ＳＥＮＳＥ再構成が理想的でないとき、スライス漏れが１つ以上の阻止帯域において見られる場合があることを示している。この例では、シングルスライス三角形画像６０６が、マルチコイルマルチスライス受信感度マップを用いてＳＥＮＳＥ再構成モジュール５０２を通過して、該三角形画像が対応する帯域画像６０８ｂになる。しかし、入力画像における三角形からのいくつかのボクセルが阻止帯域内に漏れたことで、出力画像６０８ａおよび６０８ｃにおいて０でない画像強度として表れている。図５～６に関する実施形態では、本文書で述べる各帯域は、被検体の解剖学的組織におけるそれぞれのスライスに対応する。入力シングルスライス画像の帯域に対応する出力画像以外のＳＥＮＳＥ出力画像は、スライス漏れ画像である。

図７に、ＳＭＳイメージングに関して上述した技術を、ＳＭＳを用いない面内ＳＥＮＳＥに拡張したものを示す。例示的実施形態によって、ＳＭＳ画像におけるスライス漏れのような面内ＳＥＮＳＥ画像における残留エイリアシングに対して操作することにより、面内ＳＥＮＳＥ画像における残留エイリアシングの特定や処理が可能となる。より具体的には、図７に関する実施形態において、画像再構成領域（Field of View：ＦＯＶ）が縮小された画像およびエイリアスは、図５および６に関するＳＭＳの実施形態について説明された「スライス」のように取り扱うことができる。言い換えると、ＳＭＳ無しで面内ＳＥＮＳＥを備える実施形態では、入力画像が縮小されたＦＯＶを有する場合、ＳＥＮＳＥ再構成モジュールは、通過帯域に画像を出力し、阻止帯域に、残留エイリアス信号を有する１つ以上の他の画像を出力する。

２倍高速化で収集した面内ＳＥＮＳＥ画像７１０について考える。加速率が２では、ｋ空間で１ラインおきにスキップされる結果、ＦＯＶが１／２の画像７１０は各コイルから収集される。このＦＯＶが１／２の画像は、三角形の中央領域の上に、折り返された、すなわちエイリアスを含む（ａｌｉａｓｅｄ）三角形の外側部分の一部を含むエイリアスを含む。ＳＥＮＳＥ再構成によって、エイリアスを含む領域から中央領域を完全に分離できない場合、再構成された画像に残留エイリアシングが見えるだろう。

残留エイリアシングの量は、「スライス」漏れマップを作成することによって計算できる。エイリアスが含まれない完全なＦＯＶの画像が収集される。そのような画像は、図５の５０６に示されている。次に、処理された縮小されたＦＯＶの画像７０６は、完全なＦＯＶ画像から導出される。導出された縮小されたＦＯＶの画像は、入力としてＳＥＮＳＥ再構成処理７０２に送られる。実施形態によっては、ＳＥＮＳＥ再構成処理７０２の処理ロジックは、再構成モジュール５０２でのＳＥＮＳＥ再構成ロジックと同じであってもよい。入力としてＳＥＮＳＥモジュール７０２に送られるコイル感度マップ７０４は、少なくともシングルスライスマルチコイル受信感度マップを含む。すなわち、コイル感度マップ７０４は、入力「スライス」画像内に示されるスライスのそれぞれについて、少なくともコイル感度マップを含む。ＳＥＮＳＥ再構成モジュール７０２に入力される縮小されたＦＯＶの入力画像（例えば、処理された画像７０６および対応するエイリアス）が、被検体の解剖学的組織の、１つのスライスの画像である場合、そのスライスの感度マップで十分である。そのシングルスライスのための感度マップは、通過画像およびエイリアスの両方に関する感度情報を含むだろう。

各「スライス」、例えば、縮小されたＦＯＶの画像（例えば、図示した画像７０６など）および各エイリアスをＳＥＮＳＥ再構成モジュール７０２に入力して、他の「スライス」における漏れを特定することによって、処理は進行する。ＳＥＮＳＥ再構成モジュール７０２は、ＳＥＮＳＥモジュール５０２と同様に動作する。ＳＥＮＳＥモジュール７０２の動作については、後で図９を参照してさらに説明する。

収集した完全なＦＯＶの画像を処理して、制限されたＦＯＶ内にある画像の部分（例えば、画像７０６において２本の点線間の領域で示されたＦＯＶの部分）を画像の残りの部分から分離することにより（例えば、事前設定されたパラメータに基づき自動的に領域をトリミングすることにより）、各入力画像を得てもよい。加速率およびＦＯＶは既知であるので、画像のどの部分が主要部であって、どの部分がエイリアスを形成しているかを、計算するのは容易である。加速率がＲのときＲ個のエイリアスが生じるため、加速率ＲのＳＥＮＳＥでは、上記処理をＲ個すべてのエイリアスについて繰り返してもよい。

図７に示すような面内パラレルイメージングに関する実施形態では、ＳＥＮＳＥエイリアス除去モジュールにおけるＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、縮小されたＦＯＶから収集されたＭＲ画像からエイリアスを除去するように設定され、ＭＲスライス画像データがマトリクスに入力されると複数の「スライス」画像が作成されるようにする。出力「スライス」画像の１つは、縮小されたＦＯＶ内の通過画像を出力する。エイリアス除去マトリクスからの出力における少なくとも１つの追加のスライス画像は、拡大されたＦＯＶ(すなわち、加速率Ｒが１であったと仮定したときのＦＯＶ)を表す。次に、マトリクスから出力された追加のスライス画像のＦＯＶ拡大部分の内容に基づいて、縮小されたＦＯＶのスライス画像における残留エイリアス内容を特定する。すなわち、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスと、１つのスライスに係るデータであって縮小されたＦＯＶに係るデータに基づいてＳＥＮＳＥ再構成を行ってエイリアシング除去を行うことにより、当該スライスに係るデータや当該スライス以外のデータを、縮小されたＦＯＶより広いＦＯＶについて生成し、当該スライスに係るデータや当該スライス以外のスライスに係るデータに基づいて、残留エイリアシングを算出する。

すなわち、図７の実施形態では、縮小されたＦＯＶの画像７０６をＳＥＮＳＥ再構成モジュール７０２に入力した結果、通過画像７０８ｂと、残留エイリアシングを含む別の「スライス」画像７０８ａとが得られる。７０８ａで観察されるように、（例えば、７０８ｂにおいて通過信号がある領域の頂点側および底側に）エイリアスを含む領域のそれぞれが、残留エイリアスを含んでいる。

図８に、例示的実施形態に係る、ＳＭＳおよび面内ＳＥＮＳＥを組み合わせて用いてＭＲ画像を収集するときの、スライス間漏れを特定する状況を概略的に示す。画像８１０ａ～８１０ｆは、加速率Ｒが６となるＳＭＳ３倍および面内ＳＥＮＳＥ２倍における、すべてのスライスについて処理された（例えば、各画像に関する縮小されたＦＯＶのそれぞれの外側の部分をトリミングすることにより、縮小されたＦＯＶを得るために処理された）入力画像である。画像８１０ａ～ｂ、８１０ｃ～ｄ、および８１０ｅ～ｆの各対（それぞれ、正方形、三角形、および円形の画像に対応）は、主要な縮小されたＦＯＶの画像（例えば、８１０ｃにおける三角形の中央部）および面内高速化によって生じる折り返しの画像（例えば、８１０ｄにおける三角形の頂点部／底部）を含む。

ＳＭＳおよび面内ＳＥＮＳＥの組み合わせを用いる実施形態では、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、ＳＭＳ ＭＲＩデータ収集シーケンスによって収集されたＭＲ画像からエイリアスを除去するように設定され、ＭＲスライス画像データがマトリクスに入力されると通過スライス画像および１つ以上の追加のスライス画像が作成されるようにする。入力スライスからＲＯＩの別のスライスへのスライス漏れは、追加のスライス画像の内容に基づいて特定することができる。さらに、面内ＳＥＮＳＥを実行するためには、ＭＲスライス画像データをＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスに入力する際、各入力ＭＲスライス画像データは縮小されたＦＯＶの画像なので、面内残留エイリアスも画像として出力される。

ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、ＳＭＳ加速率ＭＢおよび面内の縮小されたＦＯＶの加速率Ｐからなり、Ｒ＝ＭＢ×Ｐで表される、全体の加速率Ｒに対して設定される。１つの通過画像、および、Ｒが１の面間漏れマップ画像と面内漏れマップ画像のうち少なくとも一方を作成するよう構成されたエイリアス除去マトリクスへの入力のために、画像領域ＭＲＩデータの１つのスライスが選択される。（例えば、それぞれスライス漏れおよび残留エイリアスの形で生じる）面間漏れおよび面内漏れが、Ｒが１の漏れマップの内容に基づいて特定される。すなわち、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、生成機能により、各スライス及び各縮小されたＦＯＶに係るデータに基づいてＳＥＮＳＥ再構成を行うことにより、スライス間の漏れ及び面内の残留エイリアシングを算出する。

入力画像８０６として８１０ａ～８１０ｆのうちの１つを選択することにより、処理が機能する。次に、入力画像８０６がＳＥＮＳＥ再構成モジュール８０２において処理される。また、ＳＥＮＳＥ再構成モジュール８０２は、入力としてマルチスライスマルチコイル受信感度マップ８０４を取り込む。感度マップは、図５～７の動作の場合と同様に構成されてもよい。ＳＥＮＳＥ再構成モジュール８０２もまた、モジュール５０２および７０２と同じまたはほぼ同じに動作してもよく、後で図９を参照してさらに説明する。

出力画像８０８は、スライス毎およびエイリアスを含む領域毎に異なる画像を含む。全体の加速率Ｒに対して、出力画像は、１つの通過画像およびＲ－１個の漏れマップを含む。

図９に、いくつかの例示的実施形態に係る、スライス漏れと面内残留エイリアスのうち少なくとも一方のマップを生成し格納するためのプロセス９００のフローチャートを示す。これらの実施形態は、ＳＭＳイメージングを用いるいくつかの実施形態（例えば、図５～６に関する実施形態など）、面内ＳＥＮＳＥイメージングを用いるいくつかの実施形態（例えば、図７に関する実施形態など）、およびＳＭＳと面内ＳＥＮＳＥの組み合わせ（例えば、図８に関する実施形態など）を含んでもよい。

プロセス９００に入った後、工程９０２において、選択された複数のスライス位置における受信コイル感度マップが生成される。周知の従来技術を用いて、コイル感度マップを生成してもよい。いくつかの例示的実施形態では、すべての受信コイル毎に、またＲＯＩ内のすべてのスライス毎に、感度マップが生成される。しかし、実施形態によっては、すべての受信コイルやＲＯＩ内のすべてのスライスに対して、対応するコイル感度マップを用意する必要はない。コイル感度を生成するための詳細については、既に知られている（例えば、非特許文献５を参照）。

コイル感度マップを生成した後、工程９０４において、少なくとも選択された複数のスライス位置についてのＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスが生成される。すなわち、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、工程９０２において生成された感度マップから、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスを生成する。いくつかの実施形態に係るＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、動作している受信コイル（すなわち、ＭＲ信号を実際に受信している受信コイル）の数およびＲＯＩ内のスライスの数よりも多い数の行や列をそれぞれ有するように構成される。例えば、２つの動作している受信コイルと、ＲＯＩ内の２つのスライスとからなる構成の場合、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスは、２行よりも多い行や２列よりも多い列を有することになる。収集された画像のある特徴をコード化する擬似コイルを含むために行を追加してもよい。例えば、エコープラナーＭＲＩにおけるゴーストアーティファクトを低減するために、擬似コイルとして２次元位相マップを含んでもよい。

通過帯域から他の帯域への漏れを識別するため、追加されたエイリアスを収容するように追加の行や列が定義される。「通過帯域」は、ＳＭＳイメージングに関しては、主要なＭＲ信号を受信する元である被検体の解剖学的組織におけるスライスに相当し、また面内イメージングに関しては、入力画像の縮小されたＦＯＶ内の領域に相当する。「他の帯域」は、ＳＭＳイメージングに関しては、被検体の解剖学的組織におけるその他のスライスに相当し、また面内イメージングに関しては、入力画像の縮小されたＦＯＶの外側の領域に相当する。

上記のように、縮小されたＦＯＶおよび縮小されたＦＯＶの外側の領域は、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスによる処理および残留エイリアスの特定のために、例示的実施形態ではそれぞれスライスとして扱われる。例えば、スライスの、縮小されたＦＯＶの画像および該スライス内の縮小されたＦＯＶの外側の領域の画像は、それぞれ異なる入力画像として、ＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスに送られ、またそれぞれについて、通過画像および１つ以上の面内残留エイリアス画像が出力される。

工程９０６において、ＳＥＮＳＥ再構成モジュールへの入力画像が取得される。画像は、プリスキャンにて、（例えば、図１０に記載の）メインイメージングシーケンスの一部として、またはこれらの組み合わせとして、収集されてもよい。例えば、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、２Ｄ撮像を実行する。ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、当該２Ｄ撮像により得られた１つのスライスに係るデータを、ＳＥＮＳＥ再構成モジュールのための入力画像として生成し、後述のステップにおいて当該２Ｄ撮像により得られた１つのスライスに係るデータに基づいて、ＳＥＮＳＥ再構成を行う。

ＳＭＳを用いる実施形態では、２Ｄシングルスライス画像を、ＳＥＮＳＥ再構成モジュールのための入力画像として、スライスをずらして、またはずらすことなく収集してもよい。実施形態によっては、２Ｄ画像は、面内方向にずらすことなく、互いに直接重なり合うように同時に収集される。しかし、これによって、受信コイル感度がスライス方向に実質的には変化しない場合には、スライスの分離が難しくなることがある。再構成された画像の品質を改善するために、実施形態によっては、収集の間にスライスをずらしてもよい。これは、ｋ空間に線形位相勾配を加える傾斜磁場を印加して、画像を所定のファクタの分だけずらすことによって、実現してもよい。１つの例では、ＳＭＳ３倍高速化が適用される場合（図５および関連する説明を参照）、３つのシングルスライス画像が入力画像として使用される。この場合、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、ＳＭＳデータ収集シーケンスを実行する。ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、実行されたＳＭＳデータ収集シーケンスにより得られたデータを、各スライスについて切り出すことにより、入力画像を生成する。

面内ＳＥＮＳＥを用いる実施形態では、ＳＥＮＳＥ再構成モジュールのための入力画像が、中にＲＯＩ全体を含む完全なＦＯＶ全体にわたって取得される。すなわち、例えば、面内２×高速化が適用される場合（図７および関連する説明を参照）、収集されたＦＯＶに対して半分のＦＯＶの画像、および収集されたＦＯＶの画像に存在しないＦＯＶの部分を含む画像が、ＳＥＮＳＥエイリアス除去への入力として使用される。

ＳＭＳおよび面内ＳＥＮＳＥを用いる実施形態では、入力画像は、ＳＭＳを受けるスライス毎の画像、および、スライス毎に、完全なＦＯＶをカバーするために縮小されたＦＯＶの画像を含む。図８を参照して上で説明した画像８１０ａ～ｆは、一例である。

工程９０８において、一組のスライス位置が、入力画像を入手できるスライスから選択される。この選択は任意に行ってもよい。例示的実施形態では、この一組のスライス位置は、ＲＯＩ内のすべてのスライスを含む。

プロセス９００では、選択された一組におけるスライス毎にスライス漏れマップを１つずつ生成するために、工程９１０～９１６を繰り返してもよい。工程９１０において、上記一組から１つのスライス位置が選択される。

工程９１２において、工程９１０で選択されたスライスに対して、スライス漏れマップが生成される。すなわち、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、工程９０４において生成された感度マップから生成されるＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスと、工程９１０において選択された一つのスライスに係るデータとに基づいてＳＥＮＳＥ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）再構成を行って、選択されたスライスに係るデータ及び当該選択されたスライス以外のスライスに係るデータを生成する。続いて、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、選択されたスライスに係るデータ及び当該選択されたスライス以外のスライスに係るデータに基づいて、スライス間の漏れまたは面内の残留エイリアシングのうち少なくとも一方を算出する。選択されたスライスのためのスライス漏れマップは、１つ以上の他のスライスから選択されたスライスへの漏れや、選択されたスライスから１つ以上の他のスライスへの漏れを識別してもよい。選択された一組のスライスのためのスライス漏れマップは、選択された一組のスライスのうちの、ある任意のスライスから他の任意の複数のスライスへの漏れをマッピングするように構成してもよい。すなわち、例えばキーボード２６はユーザからスライスの選択の入力を受け付ける。ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、キーボード２６からユーザが受け付けた当該スライスから他のスライスへの、スライス間の漏れを算出する。

ＳＭＳの実施形態のためのスライス漏れマップにより、１つのスライスから別のスライスへのスライス間漏れのマッピングが可能となり、面内ＳＥＮＳＥの実施形態のためのスライス漏れマップにより、１つの縮小されたＦＯＶ領域から他の領域への残留エイリアスのマッピングが可能となり、また、ＳＭＳと面内ＳＥＮＳＥを組み合わせた実施形態のためのスライス漏れマップにより、スライス間漏れおよび残留エイリアス漏れの両方に対して可能となる。図６、７、および８の出力画像が、上記タイプの実施形態それぞれのための漏れマップ情報の例を示している。

いくつかの例示的実施形態によると、スライス漏れマップの生成は、画像を生成するために用いられる収集シーケンスのタイプに左右されず、また処理された画像を収集するために用いられるイメージングシーケンスによってスライスをずらすか否かにも左右されない。実施形態によっては、処理された画像が、少なくとも１つの拡散方向に拡散強調エンコーディング傾斜磁場を用いて、少なくとも１つのＭＲイメージングシーケンスから生成される。実施形態によるスライス漏れマップを、ＳＭＳのための主要な適用例である拡散強調画像のために、生成することができるが、実施形態によるスライス漏れマップはこれに限定されない。

収集高速化パラメータ（例えば、Ｒ、縮小されたＦＯＶ、加速率Ｐ、ＭＢなど）は、操作者が設定してもよい。設定値により、高速化無し、または高速化の特定レベル（例えば、ＭＲ信号を受信するために同時に起動できる受信コイルの数まで）を指定してもよい。

ＳＥＮＳＥ再構成モジュールにおいて、エイリアスが除去された出力画像が、収集されたエイリアスを含む画像にＳＥＮＳＥマトリクスの逆行列を乗ずることにより得られる。

ＳＭＳ画像再構成は、以下のように解析的に表してもよい。

ここで、Ｉは収集された画像の強度のベクトルであり、ＣはＳＥＮＳＥエイリアス除去マトリクスであり、ｍはエイリアスが除去された画像の強度値のベクトルである。上記式は、完全なマトリクスとベクトルの形で以下のように書くことができる。

ここで、Ｎｃは添数ｉで表されたコイルの数を示し、Ｎｓは添数ｊで表されるスライスの数を示し、ＩｉはコイルＩにより収集される画像を示し、Ｃｉｊはスライスｊに対するコイルｉの受信感度を示し、ｍｊはスライスｊのエイリアスが除去された画像の強度を示し、ｙｊはスライスのずれ（スライスがずれていないとき、すべてのｊに対してｙｊ＝０）を示す。

エイリアスが除去された画像の強度値のベクトルは、上記式を解析的に解くことにより再構成することで、以下のように求められる。

ここで、λはチーホノフ正則化の重み（任意）であり、Γは識別マトリクスであり、Ｈはエルミート演算子である。

場合によっては、解析解が求められないこともある。例えば、非線形のｋ空間トラジェクトリを用いて高速ＭＲデータが収集される場合、反復ソルバーを用いてＳＥＮＳＥの計算式を解くのが一般的である。そのようなソルバーは、エイリアスが除去された画像の強度値の初期推測値を用いて開始し、ＳＥＮＳＥの計算式を繰り返し解くことでエイリアスが除去されたきれいな画像に収束させる。

工程９１４において、スライス漏れマップが、次の使用のために格納される。例えば、マップをメモリ４６などのメモリに格納してもよい。

工程９１６において、処理対象のスライス位置がまだ残っているか否かを判断し、Ｙｅｓならプロセス９００は工程９１０に進み、Ｎｏならプロセス９００は終了する。

なお、工程９０２～９１５の１つ以上を、図示したものとは異なる順序で実行してもよく、または実行しなくてもよい。実施形態によっては、１つ以上の工程をプロセス９００において実行してもよい。また、コイル感度マップを生成する工程９０２～９０４は、他の工程９０６～９１０の少なくとも一部の前に、後に、または並行して実行してもよい。

図１０に、いくつかの例示的実施形態に係る、表示されたＭＲＩ画像におけるスライス間漏れの特定や低減を行うためのプロセス１０００のフローチャートを示す。

プロセス１０００に入った後、工程１００２において、スライス高速化（例えば、ＳＭＳ）、面内高速化（例えば、ＳＥＮＳＥ）、またはスライス高速化および面内高速化の組み合わせを用いて、ＭＲ画像収集のためのＭＲシステムが設定される。

工程１００４において、ＭＲシステムにより、診断スキャン（メイン撮像とも呼ばれる）にてスライス高速化、面内高速化、またはこれらの組み合わせを用いて、ＭＲ画像収集が実行される。例えば、ＭＲＩシーケンス制御部３０は、複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて撮像を行う。

工程１００６において、１つ以上の合成された／処理された画像が、診断スキャンから生成される。診断スキャンがＳＭＳに基づく実施形態では、合成された画像のそれぞれが、診断スキャンの結果として得られた複数のスライスを合成したものである。例えば、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、ＭＲＩシーケンス制御部３０が行った撮像により得られたｋ空間データに基づいて、画像を再構成する。

工程１００８において、スライス漏れマップにアクセスする。スライス漏れマップ情報の生成および格納については、プロセス９００に関連して上で説明した。

この工程の後、プロセス１０００は、メイン撮像から得られた再構成された画像を漏れマップに基づいて処理する工程１０１２、または再構成された画像を対応するスライス漏れマップと共に表示する工程１０１０のいずれに進んでもよい。

工程１０１０において、例えば、メイン撮像からの１つ以上の画像および生成されたスライス漏れからの１つ以上の画像が、同じディスプレイ画面に、または近くに配置されたディスプレイに同時に表示される。スライスの診断画像およびスライス漏れマップの少なくとも適切な部分（例えば、選択されたスライスを含むマップの一部分）を同時に表示することにより、放射線専門医または他の操作者は、横並びの比較ができる機能を得られる。さらに後述するように、実施形態によっては、漏れアーティファクトなどの有無に関して操作者に案内するために、信頼値などを各画像に関連付けてもよい。

工程１０１２において、スライス漏れマップを処理して、スライス間信号漏れの１つ以上の空間位置およびその漏れ量を求めてもよい。この得られた情報を用いて、視認できる漏れの影響を低減するために、選択された画像をさらに処理してもよい。

当然のことながら、実施形態によっては、プロセス１０００の工程１００２～１０１２の１つ以上を、実行しなくてもよく、または図示したものとは異なる順序で実行してもよい。いくつかの実施形態は、プロセス１０００に１つ以上の追加の工程を含んでもよい。

例示的実施形態では、プロセス９００および１０００を、図１に示すシステムにおいて実行してもよい。より具体的には、コイル感度マップの生成、高速化無しでの２Ｄマルチスライス画像の収集、および高速化したＭＲ画像の収集を、ＭＲＩシステム制御部２２、ＭＲＩシーケンス制御部３０、およびＭＲＩデータプロセッサにより、互いにかつシステム１０および２０の他の構成要素とも通信および連携しながら、実行してもよい。プロセス９００および１０００の処理の間に、ディスプレイ２４に表示されている間のアクセスのためや、表示された診断ＭＲ画像における漏れアーティファクトを低減するためのさらなる処理のために、生成されたスライス漏れマップをメモリ４６などのメモリに格納してもよい。

図１１に、再構成されたＳＭＳ画像における漏れアーティファクトの例を示す。画像１１０２は、被検体の脳の３つのスライスの３２チャネル、シングルスライス２ＤスピンエコーＥＰＩ画像である。画像１１０２は、シミュレーションで組み合わせられ、ＳＭＳ３×の画像１１０４が合成された。合成する前に、スライスはＦＯＶ／３単位、０単位、－ＦＯＶ／３単位だけそれぞれずらされてから、合わせられた。合成された画像１１０４に対してＳＥＮＳＥ再構成が実行された。再構成されたＳＭＳスライス１１０６は、矢印で指し示したところに、漏れアーティファクトが見られる。この場合、漏れの主な発生元はメイン画像の歪みである。画像歪みは、メイン撮像とコイル感度測定プリスキャンの間のコイル感度値が一致しない原因となる。人の頭部において、そのような歪みは、前頭皮質や外耳道など空気と組織の境界面近くで主に見られる。再構成されたＳＭＳスライス１１０６に見られるように、スライス漏れアーティファクトのほとんどが、これらの部位から生じる。

図１２に、例示的実施形態による、スライス漏れマップ１２０２と、漏れが識別され再構成されたＳＭＳ画像１２０４とを示す。マップマトリクス１２０２は、図１１に示されたＳＭＳ３×の例に対して推定されたスライス漏れマップを示している。行ｍおよび列ｎに対して、画像Ｓ（ｍ，ｎ）は、スライスｍからスライスｎへの漏れを表す。ｍ＝ｎのとき、診断画像はスライスからそのスライス自身への通過信号を表す。理想的には、漏れがなければ、すべての非対角画像で強度が０となる。行ｍは、マップマトリクスに示されたすべてのスライスの間で、スライスｍからの画像強度がどのように分布するかを示している。列ｎは、スライスｎに画像強度を与えるすべてのスライス（すなわち、マップマトリクスに示されたスライス）を示している。

スライスは、空間的に互いに離れているほど、受信感度の差が大きくなるため、漏れが少なくなる。例えば、スライス１はスライス３から遠いため、Ｓ（１,３）で見られる漏れはより少ない。

再構成されたＳＭＳスライス１２０４と漏れマップ１２０２を比較することにより、スライス漏れの発生元の位置を特定できる。アーティファクトは、それぞれ個々にスライス漏れまたは本当の病状として識別／分類できる。

例示的実施形態において、再構成された画像１２０４における各マーカ（例えば、矢印）は、漏れアーティファクトの発生元を指し示す漏れマップ１２０２における、対応する同色のマーカ（例えば、矢印）で示されてもよい。このように、放射線専門医や操作者は、漏れの発生元を素早く識別できる。

上述したように、本明細書で説明する実施形態は、パラレルマルチスライスイメージングにおいてスライス漏れを識別するための、画像領域パラレルイメージングに基づく技術を提供するものである。識別されたスライス漏れを、マルチスライスＭＲ画像において病状をより正確に判別する手助けとして用いてもよい。

発明者の知る限りでは、これらの実施形態は、ＳＭＳイメージングにおいてスライス漏れを識別するための、最初の画像領域パラレルイメージングに基づく技術である。

パラレルマルチスライスイメージングにおいてスライス漏れを識別するための従来技術には、多くの欠点がある。従来のモンテカルロ法は、時間がかかる。この技術は、正確なスライス漏れマップを得るのに、１００回程度の繰り返しを要する。従来のスライスＧＲＡＰＰＡ技術は、ｋ空間に基づいており、いくつかのＭＲ装置にそのような技術を用いると、相当な変更とその他諸経費が必要となる。

ＳＥＮＳＥなどの画像領域パラレルイメージング再構成は、ｋ空間に基づく再構成（例えば、スライスＧＲＡＰＰＡ）よりも漏れアーティファクトが発生しやすい。マップスキャン（例えば、コイル感度マップ用のプリスキャン）とメイン撮像（例えば、診断スキャン）の間にボクセルの位置決め不良があると、スライス漏れが生じる。

漏れアーティファクトの特徴を正しく表すためには、メイン撮像で画像領域技術（ＳＥＮＳＥ）を用いる場合は、スライス漏れ測定でも画像領域技術を用いる必要がある。画像領域法およびｋ空間法は、漏れの原因となり得るメイン撮像とプリスキャンの間の不一致の様々な原因に影響されやすい。例えば、ｋ空間法は、スライス漏れの原因となり得るメイン撮像とプリスキャンの間の画像のコントラストの違いに、非常に敏感である。画像領域法は、そのような原因に対して、ほとんど影響されない。したがって、画像領域法を用いる再構成の処理過程に由来するスライス漏れの特徴を正確に表すために、画像領域においてスライス漏れ測定を行う必要がある。実施形態では、画像領域パラレルイメージング再構成を用いて、スライス漏れアーティファクトの識別や測定を行う。一般的には、実施形態の技術を用い、スライス高速化、面内高速化、またはこれらの組み合わせを用いて画像内の残留エイリアシングを測定してもよい。

実施形態によっては、ｂｌｉｐｐｅｄ－ＳＭＳ収集および非ｂｌｉｐｐｅｄ－ＳＭＳ収集の両方に適用される。実施形態は、面内ＳＥＮＳＥを用いて、または用いずに、ＳＭＳ画像に適用される。実施形態によっては、ＳＭＳを用いない面内ＳＥＮＳＥやＳＭＳおよび面内ＳＥＮＳＥが可能になる。

例示的実施形態によっては、漏れマップを、領域内のＳＮＲ分布の推定を与えてくれるｇファクタマップと一緒に用いて、ＳＭＳ画像品質を評価してもよい。

例示的実施形態によっては、スライス漏れマップを定量化してもよい。例えば、各スライス漏れマップにおける正規化平均画像強度を用いて、各スライスの、すべてのその他のスライスに対する相対的寄与を計算して求めてもよい。例えば、エイリアス除去マトリクスによって特定される関連する信号漏れに基づいて生成され、スライスに対する信頼値を与える信頼度マップを、形成してもよく、また、診断画像と共にまたは診断画像と関連付けて表示してもよい。スライス用の量的信頼因子は、スライス間漏れやその中の面内残留エイリアシングの量を、前記少なくとも１つの追加の出力スライスの内容を所定の量的閾値と比較することにより、表してもよい。すなわち、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、スライスに対する信頼値を与える信頼度マップを生成する。ＭＲＩシステム制御部２２は、生成した信頼度マップを、ディスプレイ２２に表示させる。例えば、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、各スライスに対して、他のスライスへの信号値の漏れがどの程度あるかを表す数値を信頼値として算出し、スライスとそのスライスにおける当該数値の値とを関連付けて表示する信頼度マップを生成する。また、別の例として、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、例えばスライス間漏れが起こっている画像上の位置に矢印などのマーカーを重畳させて、ディスプレイ２２に表示させてもよい。

また、いくつかの例示的実施形態により、各種システム設定（コイル、解剖学的組織、磁石、他）に対するＳＭＳ性能の定量化が可能になる。これにより、現在行われているようなスライス漏れの定性的な視覚分析に対する信頼だけよりも、正確性および信頼性で大幅な改善がもたらされる。また、例示的実施形態により、「超えるとスライス漏れを視覚的に検知できる閾値は何か？」のような質問に対する答えも得られる。

いくつかの例示的実施形態を、スライス漏れ軽減技術に用いてもよい。例えば、スライス漏れマップを、システムへの入力として使用し、最適なＳＭＳシーケンスパラメータの計算において使用して、あらゆる漏れをＲＯＩの外側に位置させてもよい。すなわち、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、算出されたスライス間の漏れに基づいて、スライス漏れの軽減を行う。

また、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、算出されたスライス間の漏れに基づいて、再構成された画像の補正を行ってもよい。一例として、ＭＲＩデータプロセッサ３２は、再構成された画像から、算出されたスライス間の漏れに対応する信号値を引き算することで、スライス間の漏れが補正された画像を生成する。

なおＭＲＩデータプロセッサ４２、感度マップスライス漏れマップ／ＭＲＩ画像メモリ４６、ＭＲＩプログラムコード構造４４、ディスプレイ２４、キーボード２６、プリンタ２８、ＭＲＩシステムプログラム／データ記憶装置５０は、独立した一つの画像処理装置の一部として構成されてもよい。かかる画像処理装置のＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて行われた撮像により得られたｋ空間データに基づいて、画像を再構成する。ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、感度マップから生成されたマトリクスと、一つのスライスに係るデータとに基づいてＳＥＮＳＥ再構成を行って、当該スライスに係るデータ及び当該スライス以外のスライスに係るデータを生成する。また、ＭＲＩデータプロセッサ４２は、生成機能により、当該スライスに係るデータ及び当該スライス以外のスライスに係るデータに基づいて、スライス間の漏れまたは面内の残留エイリアシングのうち少なくとも一方を算出する。

また、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置において、ＭＲＩデータプロセッサ４２、感度マップスライス漏れマップ／ＭＲＩ画像メモリ４６、ＭＲＩプログラムコード構造４４やこれらを含む画像処理装置は、磁気共鳴イメージング装置と同じ場所に導入される必要はなく、例えば磁気共鳴イメージング装置とは別の画像処理装置が、上述の画像処理装置と同様の処理を行ってもよい。かかる別の画像処理装置が利用する計算機資源としては、例えばクラウドコンピューティングを利用してもよい。また、ＭＲＩデータプロセッサ４２、感度マップスライス漏れマップ／ＭＲＩ画像メモリ４６、ＭＲＩプログラムコード構造４４などはクラウド上に保存され、またはクラウド上で実行され、その計算結果が磁気共鳴イメージング装置に通知されてもよい。

以上述べた少なくとも一つの実施形態の磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置によれば、スライス漏れアーティファクトの大きさを算出することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

２２ ＭＲＩシステム制御部
２４ ディスプレイ
２６ キーボード
３０ ＭＲＩシーケンス制御部
４２ ＭＲＩデータプロセッサ
５０ ＭＲＩシステムプログラム／データ記憶構造

Claims (8)

1. 複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて撮像を行うシーケンス制御部と、
   前記撮像により得られたｋ空間データに基づいて、画像を再構成する生成部とを備え、
   前記生成部は、感度マップから生成されるマトリクスと、一つのスライスに係るデータとに基づいてＳＥＮＳＥ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）再構成を行って、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータを生成し、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータに基づいて、スライス間の漏れ及び面内の残留エイリアシングを算出し、
   前記生成部は、前記マトリクスと、一つの前記スライスに係るデータであって縮小されたＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）に係るデータに基づいて前記ＳＥＮＳＥ再構成を行ってエイリアシング除去を行うことにより、前記スライスに係るデータを、前記縮小されたＦＯＶより広いＦＯＶについて生成し、前記スライスに係るデータに基づいて、前記スライス間の漏れ及び前記残留エイリアシングを算出する、磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記シーケンス制御部は、ＳＭＳ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｍｕｌｔｉ－Ｓｌｉｃｅ）ＭＲＩ(Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ)データ収集シーケンスを実行し、
   前記生成部は、前記シーケンス制御部により実行された前記ＳＭＳＭＲＩデータ収集シーケンスにより得られたデータに基づいて、前記マトリクスを生成する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記生成部は、各スライス及び各縮小されたＦＯＶに係るデータに基づいて前記ＳＥＮＳＥ再構成を行うことにより、スライス間の漏れ及び面内の残留エイリアシングを算出する、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記シーケンス制御部は、２Ｄ撮像を更に実行し、
   前記生成部は、前記２Ｄ撮像により得られた前記一つのスライスに係るデータに基づいて前記ＳＥＮＳＥ再構成を行う、請求項１～３のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. ユーザからスライスの選択の入力を受け付ける入力部を更に備え、
   前記生成部は、前記入力部が受け付けたスライスから、他のスライスへのスライス間の漏れを算出する、請求項１～４のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記生成部は、前記スライス間の漏れに基づいて、スライス漏れの軽減を行う、請求項１～５のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記生成部は、スライスに対する信頼値を与える信頼度マップを更に生成し、
   前記信頼度マップを表示部に表示させる表示制御部を更に備える、請求項１～６のいずれか一つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 複数のＲＦコイルを用いて複数スライスについて行われた撮像により得られたｋ空間データに基づいて、画像を再構成する生成部を備え、
   前記生成部は、感度マップから生成されるマトリクスと、一つのスライスに係るデータとに基づいてＳＥＮＳＥ（Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ）再構成を行って、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータを生成し、前記スライスに係るデータ及び前記スライス以外のスライスに係るデータに基づいて、スライス間の漏れ及び面内の残留エイリアシングを算出し、
   前記生成部は、前記マトリクスと、一つの前記スライスに係るデータであって縮小されたＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）に係るデータに基づいて前記ＳＥＮＳＥ再構成を行ってエイリアシング除去を行うことにより、前記スライスに係るデータを、前記縮小されたＦＯＶより広いＦＯＶについて生成し、前記スライスに係るデータに基づいて、前記スライス間の漏れ及び前記残留エイリアシングを算出する、画像処理装置。
   

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