JP7473374B2 - 画像再構成方法及び再構成装置 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、画像再構成方法及び再構成装置に関する。

磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）において、周期的な運動を行う部位を撮像するための撮像法として、被検体の生体信号に同期した同期撮像が知られている。同期撮像の一例として、被検体の心電信号に同期した撮像を行う心電同期撮像が知られている。

ここで、心電同期撮像には、プロスペクティブゲート法（prospective gating method）とレトロスペクティブゲート法（retrospective gating method）とが含まれる。プロスペクティブゲート法は、予め決められた特定の心時相でデータを収集する方法である。例えば、プロスペクティブゲート法では、Ｒ波のタイミングを検出し、このＲ波をトリガーとして各心時相のデータを繰り返し収集する。

レトロスペクティブゲート法は、連続的に収集した一連のデータから同一心時相のデータを抜き出して画像を再構成する方法である。例えば、レトロスペクティブゲート法では、心電信号に同期させることなく連続的にデータを収集するとともに、データ収集時の心電信号を取得する。そして、取得された心電信号を用いて、一連の収集データの心時相が揃うように事後的に並べ替えを行った後に、再構成を行う。

上記の心電同期撮像中には、患者（被検体）の不整脈が生じる場合がある。通常、撮像中に不整脈が発生すると画像にアーティファクトが出現してしまう。このため、不整脈の影響を含まない動画像を撮像するために、十分に長い期間のサンプリングを行ったり、再撮像を行ったりする場合がある。

特開２００７－０８２７５３号公報 特表２０１０－５１０８５６号公報

本発明が解決しようとする課題は、不整脈発生時の再撮像を回避することができる画像再構成方法及び再構成装置を提供することである。

実施形態に係る方法は、ｋ空間データを、ｋ空間中心部分とｋ空間辺縁部分とにセグメント分割する。前記方法は、前記ｋ空間中心部分を第１の時間区間で収集し、前記ｋ空間辺縁部分を前記第１の時間区間と異なる第２の時間区間で収集する。前記方法は、収集した前記ｋ空間中心部分と前記ｋ空間辺縁部分のそれぞれのデータを組み合わせたｋ空間データからＭＲ（Magnetic Resonance）画像を再構成する。また、前記第１の時間区間は、複数の心周期を含む。前記ｋ空間中心部分は、前記複数の心周期に亘って繰り返し収集される。前記ＭＲ画像の再構成に用いられるｋ空間データの中心部分として、前記複数の心周期のうち、不整脈の影響が低い心周期のデータが選択される。

図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置を示すブロック図である。 図２は、ｋ－ｔ空間におけるサンプリング位置の一例を示す図である。 図３は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置による処理手順を示すフローチャートである。 図４は、第１の実施形態に係る取得機能の処理を説明するための図である。 図５は、第１の実施形態に係る取得機能の処理を説明するための図である。 図６は、第１の実施形態に係る取得機能の処理を説明するための図である。 図７は、第１の実施形態に係る算出機能の処理を説明するための図である。 図８は、第１の実施形態に係る結合機能の処理を説明するための図である。 図９は、第１の実施形態に係る結合機能の処理を説明するための図である。 図１０は、第１の実施形態に係る結合機能の処理を説明するための図である。 図１１は、第１の実施形態に係る結合機能の処理を説明するための図である。 図１２は、第１の実施形態に係る第１再構成機能及び生成機能の処理を説明するための図である。 図１３は、第１の実施形態に係る不整脈除去並べ替え処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、第１の実施形態に係る選択機能の処理を説明するための図である。 図１５は、第１の実施形態に係る選択機能の処理を説明するための図である。 図１６は、第１の実施形態に係る選択機能の処理を説明するための図である。 図１７は、第１の実施形態の変形例２に係る選択機能の処理を説明するための図である。 図１８は、第１の実施形態の変形例２に係る結合機能の処理を説明するための図である。 図１９は、第２の実施形態に係る取得機能の処理を説明するための図である。 図２０は、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置による処理手順を示すフローチャートである。 図２１は、第３の実施形態に係る選択機能の処理を説明するための図である。 図２２は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置による処理手順を示すフローチャートである。 図２３は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２４は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２５は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２６は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２７は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２８は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図２９は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置の処理を説明するための図である。 図３０は、その他の実施形態に係るｋ－ｔ空間におけるサンプリング位置の一例を示す図である。 図３１は、その他の実施形態に係る擬似的なトリガー信号の入力例を示す図である。 図３２は、その他の実施形態に係る再構成装置の構成例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、実施形態に係る画像再構成方法及び再構成装置を説明する。なお、実施形態は、以下の実施形態に限られるものではない。また、一つの実施形態に記載した内容は、原則として他の実施形態にも同様に適用可能である。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００を示すブロック図である。図１に示すように、ＭＲＩ装置１００は、静磁場磁石１０１と、傾斜磁場コイル１０２と、傾斜磁場電源１０３と、寝台１０４と、寝台制御回路１０５と、送信コイル１０６と、送信回路１０７と、受信コイルアレイ１０８と、受信回路１０９と、シーケンス制御回路１１０と、ＥＣＧ（Electrocardiogram）回路１１１と、計算機システム１２０とを備える。なお、ＭＲＩ装置１００に被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。また、ＭＲＩ装置１００は、再構成装置の一例である。

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

傾斜磁場コイル１０２は、中空の円筒形状（円筒の軸に直交する断面が楕円状となるものを含む）に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０２は、互いに直交するＸ，Ｙ，Ｚの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０３から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、Ｚの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。ここで、傾斜磁場コイル１０２によって発生するＸ，Ｙ，Ｚ各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス選択用傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅ及びリードアウト用傾斜磁場Ｇｒにそれぞれ対応する。スライス選択用傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面を決めるために利用される。位相エンコード用傾斜磁場Ｇｅは、空間的位置に応じてＭＲ信号の位相を変化させるために利用される。リードアウト用傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。

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

寝台１０４は、被検体Ｐが載置される天板１０４ａを備え、寝台制御回路１０５による制御のもと、天板１０４ａを、被検体Ｐが載置された状態で傾斜磁場コイル１０２の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０４は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。

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

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

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

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

受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＭＲ信号に基づいてＭＲデータを生成する。例えば、受信回路１０９は、受信コイルアレイ１０８から出力されるＭＲ信号をデジタル変換することによってＭＲデータを生成する。また、受信回路１０９は、生成したＭＲデータをシーケンス制御回路１１０へ送信する。

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

シーケンス制御回路１１０は、計算機システム１２０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０３、送信回路１０７及び受信回路１０９を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。例えば、シーケンス制御回路１１０は、プロセッサにより実現される。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０３が傾斜磁場コイル１０２に供給する電源の強さや電源を供給するタイミング、送信回路１０７が送信コイル１０６に送信するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信回路１０９がＭＲ信号を検出するタイミングなどが定義される。

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

ＥＣＧ回路１１１は、ＥＣＧセンサ１１１ａから出力される心電信号に基づいて、所定の心電波形を検出する。ＥＣＧセンサ１１１ａは、被検体Ｐの体表に装着され、被検体Ｐの心電信号を検出するセンサである。ＥＣＧセンサ１１１ａは、検出した心電信号をＥＣＧ回路１１１に出力する。

例えば、ＥＣＧ回路１１１は、所定の心電波形として、Ｒ波を検出する。そして、ＥＣＧ回路１１１は、Ｒ波を検出したタイミングでトリガー信号を生成し、生成したトリガー信号をインタフェース回路１２１に出力する。トリガー信号は、インタフェース回路１２１により記憶回路１２２に格納される。ここで、トリガー信号は、無線通信によって、ＥＣＧ回路１１１からインタフェース回路１２１へ送信されてもよい。なお、本実施形態では、心電信号をＥＣＧセンサ１１１ａにより検出する場合を説明するが、これに限らず、例えば、脈波計により検出されてもよい。また、図１において、ＥＣＧセンサ１１１ａおよびＥＣＧ回路１１１がＭＲＩ装置１００の一部となる例を説明したが、これに限らない。つまり、ＭＲＩ装置１００とは別に設けられたＥＣＧセンサ１１１ａおよびＥＣＧ回路１１１から得られる心電信号をＭＲＩ装置１００が取得するようにしてもよい。

計算機システム１２０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御や、データ収集、画像再構成などを行う。計算機システム１２０は、インタフェース回路１２１、記憶回路１２２、入力インタフェース１２３、ディスプレイ１２４、及び処理回路１３０を有する。

インタフェース回路１２１は、シーケンス情報をシーケンス制御回路１１０へ送信し、シーケンス制御回路１１０からＭＲデータを受信する。また、インタフェース回路１２１は、ＭＲデータを受信すると、受信したＭＲデータを記憶回路１２２に格納する。記憶回路１２２に格納されたＭＲデータは、処理回路１３０によってｋ空間に配置される。この結果、記憶回路１２２は、複数チャネル分のｋ空間データを記憶する。このようにして、ｋ空間データが収集される。インタフェース回路１２１は、例えば、ネットワークインタフェースカードにより実現される。

記憶回路１２２は、インタフェース回路１２１によって受信されたＭＲデータや、後述の取得機能１３１によってｋ空間に配置された時系列データ（ｋ－ｔ空間データ）、後述の第２再構成機能１３７によって生成されたＭＲ画像データなどを記憶する。また、記憶回路１２２は、各種のプログラムを記憶する。記憶回路１２２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等により実現される。

入力インタフェース１２３は、医師や診療放射線技師等の操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力インタフェース１２３は、例えば、トラックボール、スイッチボタン、マウス、キーボード等によって実現される。入力インタフェース１２３は、処理回路１３０に接続されており、操作者から受け取った入力操作を電気信号に変換して処理回路１３０へと出力する。

ディスプレイ１２４は、処理回路１３０による制御のもと、各種ＧＵＩ（Graphical User Interface）や、第２再構成機能１３７によって生成されたＭＲ画像データ等を表示する。

処理回路１３０は、ＭＲＩ装置１００の全体制御を行う。具体的には、処理回路１３０は、入力インタフェース１２３を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成し、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１１０に送信することによって撮像を制御する。また、処理回路１３０は、撮像の結果としてシーケンス制御回路１１０から送られるＭＲデータに基づいて行われる画像の再構成を制御したり、ディスプレイ１２４による表示を制御したりする。処理回路１３０は、プロセッサにより実現される。

処理回路１３０は、取得機能１３１、算出機能１３２、結合機能１３３、第１再構成機能１３４、生成機能１３５、選択機能１３６、第２再構成機能１３７、及び出力制御機能１３８を有する。なお、取得機能１３１は、取得部の一例である。また、算出機能１３２は、算出部の一例である。また、結合機能１３３は、結合部の一例である。また、第１再構成機能１３４は、第１生成部の一例である。また、生成機能１３５は、第２生成部の一例である。また、選択機能１３６は、選択部の一例である。また、第２再構成機能１３７は、再構成部の一例である。また、出力制御機能１３８は、出力制御部の一例である。

ここで、例えば、処理回路１３０の構成要素である取得機能１３１、算出機能１３２、結合機能１３３、第１再構成機能１３４、生成機能１３５、選択機能１３６、第２再構成機能１３７、及び出力制御機能１３８の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１２２に記憶されている。処理回路１３０は、各プログラムを記憶回路１２２から読み出し、読み出した各プログラムを実行することで、各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１３０は、図１の処理回路１３０内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては、単一の処理回路１３０にて、取得機能１３１、算出機能１３２、結合機能１３３、第１再構成機能１３４、生成機能１３５、選択機能１３６、第２再構成機能１３７、及び出力制御機能１３８の各処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１３０を構成し、各プロセッサが各プログラムを実行することにより各処理機能を実現するものとしても構わない。

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

ここで、一般的に、ＭＲＩ装置１００は、被検体から放出された電磁波をコイルにより測定する。この測定された電磁波をデジタル化することで得られた信号をｋ空間データと呼ぶ。

ｋ空間データは、例えば、１次元の撮像を繰り返すことで得られる２次元あるいは３次元のデータである。そして、被検体内部の原子分布画像は、ｋ空間データに対して、フーリエ変換（以後、フーリエ変換といえばフーリエ逆変換も含む場合がある）を施すことにより得られる。得られた原子分布画像をＭＲ画像と呼び、ｋ空間データからＭＲ画像を算出する過程を、再構成あるいは画像再構成、画像生成などと呼ぶ。ｋ空間データの中心部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の低周波成分、ｋ空間データの辺縁部は、ＭＲ画像にフーリエ変換を施した際の高周波成分に対応する。

撮像時間の短縮化を図るためには、位相エンコード方向に加えて、時相方向（時間方向）にもｋ空間データを間引いて取得することが有効である。時相方向にｋ空間データを間引いて収集する手法として、例えば、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴ（k-space time Broad-use Linear Acquisition Speed-up Technique）やｋ－ｔ ＳＥＮＳＥと呼ばれる技術が知られている。ところが、これらの技術は、レトロスペクティブゲート法と組み合わせてもうまくいかない場合がある。なぜならば、これらの手法は、時系列に沿ったｋ空間の間引きパターンが規則的に変化することが前提となっているからである。つまり、レトロスペクティブゲート法を用いて再構成を行なう際に必要な、心時相を用いた並び替えの際に、時系列に沿ったｋ空間の間引きパターンが不規則になり、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴやｋ－ｔ ＳＥＮＳＥといった技術が利用できなくなる。なお、コイルの数が間引いたサンプルの割合に対して少ない場合はｋ－ｔ ＢＬＡＳＴ、そうでない場合をｋ－ｔ ＳＥＮＳＥと呼ぶが、以後の説明では明示的に区別しない限り、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴも含めてｋ－ｔ ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。以後、主にコイルが複数の場合について説明するが、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴの特別な場合として、コイルの数が１つである場合も許容される。コイルが１つの場合でも便宜上、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥと呼ぶことにする。

ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥでは、収集されたｋ空間データ群を、フーリエ変換により画像空間と時間スペクトルとから成るｘ－ｆ空間データに変換する。そして、このｘ－ｆ空間データにおいて、ｘ－ｆ空間上の感度マップを用いて折り返し信号が除去されたｘ－ｆ空間データが生成される。そして、生成されたｘ－ｆ空間データを逆フーリエ変換によりｘ－ｔ空間データに変換することにより、時系列に並ぶ複数のＭＲ画像が生成される。

図２を用いて、ｋ－ｔ空間を時相方向に間引いてサンプリングする例を説明する。図２は、ｋ－ｔ空間におけるサンプリング位置の一例を示す図である。図２において、縦軸に示した「ｋ」は、位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は、時相方向に対応する。図２では、説明の都合上、位相エンコード方向に８個、時相方向に２０個の位置（枠）に収集データが配置されるｋ－ｔ空間データを例示する。また、黒丸印は、１ラインのデータが収集される位置を示す。言い換えると、黒丸印が配置されない枠は、データが収集されない位置である。また、時相Ｐ’１～時相Ｐ’２０までの間に、１心拍以上の期間が含まれるものとする。なお、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴやｋ－ｔ ＳＥＮＳＥにおいては、本撮像前あるいは本撮像途中において、時相方向に間引かずにｘ－ｆ空間に関する情報を取得するキャリブレーション撮像と、時相方向に間引いてｋ－ｔ空間をサンプリングする本撮像とが存在するが、図２に示すサンプリング位置の例は、本撮像におけるサンプリング位置の一例と考えることができる。簡略化のため、図２においては、本撮像におけるサンプリング位置は図示しない。また、特許第６０７３６２７号に開示されているような、キャリブレーション撮像を必ずしも必要としない技術においては、図２を本撮像におけるサンプリング位置の一例と考えることができる。

図２に示す例では、１単位時相ごとに、位相エンコード方向にサンプリング位置を１つずつずらす。例えば、時相Ｐ’２のｋ空間データは、時相Ｐ’１のｋ空間データと比較して、位相エンコード方向（図中の上方向）に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。また、時相Ｐ’３のｋ空間データは、時相Ｐ’２のｋ空間データと比較して、位相エンコード方向に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。また、時相Ｐ’４のｋ空間データは、時相Ｐ’３のｋ空間データと比較して、位相エンコード方向に１サンプルずれた位置でサンプリングされる。つまり、図２の例では、４分の１に間引かれたｋ空間データが、４単位時相ごとに周期的にサンプリングされる。

このように、ｋ－ｔ空間を時相方向に沿って、位相エンコード方向のサンプリングパターンを変化させる場合では、同一の位相エンコード量を有するｋ空間データが、４時相につき１時相の割合でしか存在しない。このため、心時相のみに注目してｋ空間データを並び替えてしまうと、再構成に必要な各位相エンコード量のデータが収集できない場合がある。例えば、時相Ｐ’１、Ｐ’２０、Ｐ’３、Ｐ’４の順でｋ空間データを並べても、再構成することはできない。なぜならば、時相Ｐ’１、Ｐ’３、Ｐ’４と組み合わせて再構成するのに必要なｋ空間データのサンプリングパターンは時相Ｐ’２と同じものであり、時相Ｐ’２と時相Ｐ’２０とではサンプリングパターンが異なるからである。

また、不整脈のある患者（被検体）に対する心電同期撮像では、不整脈の影響でアーティファクトが発生するのを回避するために、十分に長い期間（例えば３心拍分等）のサンプリングを行ったり、再撮像を行ったりする場合がある。しかしながら、サンプリング期間の延長は撮像の高速化を阻害する。また、再撮像は、同じ撮像を２回行うこととなるため、一人の患者に費やす検査時間を延長させてしまう。

そこで、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、以下に説明する処理機能により、高速な心電同期撮像を行いつつ不整脈発生時の再撮像を回避することを可能にする。

なお、以下では、本実施形態がｋ－ｔ ＳＥＮＳＥに適用される場合を説明するが、これに限定されるものではない。例えば、本実施形態は、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴや圧縮センシング（Compressed Sensing：ＣＳ）にも適用可能である。圧縮センシングとは、位相エンコード方向に不規則的に間引いてサンプリングを行い、信号のスパース性を利用することで少数のｋ空間データから画像を再構成する高速撮像法である。なお、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥ、ｋ－ｔ ＢＬＡＳＴ、及び圧縮センシングにおけるサンプリングは、連続する時相間において互いに異なるサンプリングパターンで複数のｋ空間データを収集するものであり、以下の説明においては、単純な間引きサンプリングを行う通常のＰＩと対比して「非単純間引きサンプリング」と呼ぶことにする。

図３を用いて、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を説明する。図３は、第１の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図３に示す処理手順は、例えば、操作者により入力された撮像開始要求を契機として開始される。なお、以下の実施形態にて例示する数値はあくまで一例であり、操作者の任意に変更可能である。

ステップＳ１０１において、取得機能１３１は、複数のｋ空間データを収集する。例えば、取得機能１３１は、入力インタフェース１２３を介して操作者から入力される撮像条件に基づいてシーケンス情報を生成する。例えば、取得機能１３１は、操作者から入力される１心周期の期間と、１心周期当たりのＭＲ画像の取得枚数とに基づいて、シーケンス情報を生成する。

例えば、操作者は、被検体に見合った１心周期の期間を定義する。この１心周期の期間は、例えばＲＲ間隔（トリガー間隔）である。操作者は、ＥＣＧやＰＰＧ（Photoplethysmography）などの生体情報を参照して、被検体の１心周期の期間を例えばｍｓｅｃ単位で定義する。また、健常者であってもＲＲ間隔は揺らぐことがあるので、許容するＲＲ間隔の変動量をさらに指定してもよい。例えばＲＲ間隔の変動量を１０％と定義すれば、ＭＲＩ装置１００は、７２０ｍｓｅｃから８８０ｍｓｅｃまでの範囲を正常な心拍と判定する。一方、極端にＲＲ間隔が短かったり、長かったりする場合は不整脈と考えられる。そこで、ＭＲＩ装置１００は、操作者が定義した１心周期の期間、あるいは１心周期の期間に許容する変動量を考慮した期間の範囲から外れるＲＲ間隔を不整脈と判定する。本実施形態では、基準として用いる１心周期の期間として「８００ｍｓｅｃ」が定義される場合を説明するが、任意の時間に設定可能である。また、設定を受け付ける単位も任意に変更可能である。

操作者は、１心周期当たりの画像データの「取得枚数」を設定する。例えば、操作者は、取得枚数を「２４枚」に設定する。これにより、ＭＲＩ装置１００は、１心周期の中で２４枚のＭＲ画像を撮像する。なお、この取得枚数は、１心周期をいくつの時相に分けて画像化するかを表すものでもあるため、画像化される「時相数（フェーズ数）」に相当する。本実施形態では、１心周期当たりに「２４枚（２４フェーズ）」のＭＲ画像を取得する場合を説明するが、任意の枚数（フェーズ数）に設定可能である。

つまり、取得機能１３１は、１心周期に対応する期間と、１心周期当たりのＭＲ画像の取得枚数とを含む撮像条件の入力に基づいて、シーケンス情報を生成する。そして、取得機能１３１は、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１１０に送信することによって撮像を制御する。シーケンス制御回路１１０は、取得機能１３１から受信したシーケンス情報に基づいて、ｋ空間データのサンプリングを行う。

例えば、シーケンス制御回路１１０は、ｋ空間データを、位相エンコード量が互いに異なる複数のセグメントに分けて収集する。シーケンス制御回路１１０は、収集した複数のｋ空間データを撮像の結果として取得機能１３１へ送る。これにより、取得機能１３１は、位相エンコード量が互いに異なる複数のセグメントに分けて収集された複数のｋ空間データを取得する。

図４、図５、及び図６を用いて、第１の実施形態に係る取得機能１３の処理を説明する。図４、図５、及び図６は、第１の実施形態に係る取得機能１３の処理を説明するための図である。図４には、ｋ－ｔ空間データをセグメントＡ及びセグメントＢに分割して収集する撮像シーケンスを例示する。図５には、セグメントＡのｋ－ｔ空間データを例示する。図６には、セグメントＢのｋ－ｔ空間データを例示する。図４、図５、及び図６において、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、図５及び図６において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応する。また、図５及び図６において、黒丸印は、１ラインのｋ空間データが収集される位置を示す。言い換えると、黒丸印が配置されない枠は、ｋ空間データが収集されない位置である。なお、各ｋ空間データは、１次元の周波数エンコード方向及び１次元の位相エンコード方向から成る２次元のｋ空間に対応する。ここでは簡略化のため、周波数エンコード方向は図示していないが、紙面に垂直な方向に周波数エンコード方向のｋ空間データが充填されることとなる。また、図示しないが、シーケンス制御回路１１０は、ダミーショットやウェイトタイムを適宜挿入して撮像シーケンスを実行可能である。

図４に示すように、シーケンス制御回路１１０は、セグメントＡ、セグメントＢの順に撮像シーケンスを実行する。ここで、セグメントＡは、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２までの７２フェーズを含む。また、セグメントＢは、時相ＰＢ１、時相ＰＢ２、時相ＰＢ３・・・時相ＰＢ６０までの５８フェーズを含む。つまり、シーケンス制御回路１１０は、セグメントＡについては７２フェーズ分のｋ空間データを収集し、セグメントＢについては５８フェーズ分のｋ空間データを収集する。

図５に示すように、セグメントＡは、ｋ空間中心に近い１６個の位相エンコード量に対応するｋ空間データを、時間方向に７２時相分収集するものである。つまり、セグメントＡは、中心セグメントに対応する。なお、中心セグメントは、第１セグメントとも表記される。中心セグメントは、ｋ空間中心部分に対応する。

図６に示すように、セグメントＢは、ｋ空間の両辺縁部で交互に８個の位相エンコード量に対応するｋ空間データを、時間方向に５８時相分収集するものである。つまり、セグメントＢは、辺縁セグメントに対応する。なお、辺縁セグメントは、第２セグメントとも表記される。辺縁セグメントは、ｋ空間辺縁部分に対応する。

ここで、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥによるセグメントＡ及びセグメントＢの収集について説明する。ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥは、ｋ空間の位相エンコード方向に規則的に間引かれたサンプリングパターンであって、連続する時相間において収集される位相エンコードのラインが異なるサンプリングパターンで複数のｋ空間データを収集する。例えば、セグメントＡでは、４分の１に間引かれた複数のｋ空間データが、１単位時相ごとに、位相エンコード方向に１サンプルずつサンプリング位置をずらしてサンプリングされる。例えば、時相ＰＡ２の複数のｋ空間データは、時相ＰＡ１の複数のｋ空間データと比較して、位相エンコード方向（図中の上方向）に１サンプルずつずれた位置でサンプリングされる。また、時相ＰＡ３の複数のｋ空間データは、時相ＰＡ２の複数のｋ空間データと比較して、位相エンコード方向に１サンプルずつずれた位置でサンプリングされる。このように、セグメントＡのサンプリングパターンは、４分の１に間引かれた複数のｋ空間データが、４単位時相ごとに周期的に繰り返されたパターンである。また、セグメントＢのサンプリングパターンは、収集されるｋ空間データの位相エンコード量が異なる点を除き、セグメントＡのサンプリングパターンと同様であるので説明を省略する。

ここで、中心セグメント（セグメントＡ）の収集期間は、不整脈が発生したとしても１心周期分のｋ空間データが得られるように、操作者により定義された「ＲＲ間隔」の２００～３００％相当の値が設定される。本実施形態では、操作者により設定されたＲＲ間隔が８００ｍｓｅｃであるので、３００％相当とした場合、セグメントＡの収集期間は、「８００ｍｓｅｃ×３＝２４００ｍｓｅｃ」となる。また、本実施形態では、操作者により設定された８００ｍｓｅｃ（１心周期）当たりの取得枚数が２４枚（２４フェーズ）であるので、セグメントＡのフェーズ数は、「２４００ｍｓｅｃ×２４フェーズ／８００ｍｓｅｃ＝７２フェーズ」となる。中心セグメント（セグメントＡ）の収集期間は、第１の時間区間に対応する。

また、辺縁セグメント（セグメントＢ）の収集期間は、中心セグメントと比較して少ないフェーズ数が設定される。例えば、辺縁セグメントの収集期間は、不整脈の発生に関係無く、設定した１心周期の期間の１２０％程度に設定される。本実施形態では、操作者により設定されたＲＲ間隔が８００ｍｓｅｃであり、操作者により１心周期の期間として設定された８００ｍｓｅｃ当たりの取得枚数が２４枚（２４フェーズ）であるので、セグメントＢのフェーズ数は、２８フェーズとなる。上述した辺縁セグメントの収集期間は中心セグメントの収集期間よりも短く、不整脈の有無を考慮していない。これは、シネ画像を用いた診断において中心セグメントに含まれる情報のほうが辺縁セグメントに含まれる情報よりも寄与が高いためである。辺縁セグメント（セグメントＢ）の収集期間は、第２の時間区間に対応する。

すなわち、本実施形態において、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データは、中心セグメントの収集期間より短い収集期間にわたって収集される。例えば、中心セグメントの収集期間が、操作者により設定された基準となるＲＲ間隔の２００～３００％相当の値として設定される場合、辺縁セグメントの収集期間は、２００％未満相当の値として設定されるのが好適であり、１２０％程度の値として設定されるのが更に好適である。

また、セグメントＡ、セグメントＢ１、及びセグメントＢ２それぞれに含まれるｋ空間データを結合（連結）させることにより、再構成に必要な位相エンコード量を有する一組のｋ空間データを揃えることができる。なお、ｋ空間データを結合させる処理については後述する。

このように、シーケンス制御回路１１０は、セグメント単位に分割された複数のｋ空間データを収集し、収集した複数のｋ空間データを撮像の結果として取得機能１３１へ送る。これにより、取得機能１３１は、位相エンコード量が互いに異なる複数のセグメントに分けて収集された複数のｋ空間データを取得する。

なお、図５及び図６では、図示の都合上、各時相に含まれる複数のｋ空間データは、時間方向において同一位置に図示されているものの、厳密には互いに異なる時刻に収集されたものである。例えば、時相ＰＡ１に含まれる４つのｋ空間データは、位相エンコード量が小さいものから順に収集される。各ｋ空間データの収集時刻は、各ｋ空間データに対応づけられている。つまり、取得機能１３１は、複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻とを取得する。

また、取得機能１３１は、非単純間引きサンプリングとともに、被検体Ｐの心電情報を取得する。例えば、ＥＣＧ回路１１１は、非単純間引きサンプリングが開始されると、心電信号の記録を開始する。ＥＣＧ回路１１１は、ＥＣＧセンサ１１１ａにより検出される心電信号からＲ波を検出する。そして、ＥＣＧ回路１１１は、Ｒ波を検出したタイミングでトリガー信号を生成する。そして、ＥＣＧ回路１１１は、生成したトリガー信号を、インタフェース回路１２１を経て記憶回路１２２に格納する。トリガー信号の検出時刻は、ｋ空間データの収集時刻と対応づけ可能である。取得機能１３１は、被検体Ｐの心電情報として、記憶回路１２２に格納されたトリガー信号の検出時刻を取得する。なお、心電情報は、心拍情報の一例である。

このように、取得機能１３１は、非単純間引きサンプリングにより被検体Ｐから収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻と、被検体Ｐの心電情報とを取得する。なお、取得機能１３１により取得されるｋ空間データは、第１ｋ空間データとも表記される。また、第１ｋ空間データの収集時刻は、第１収集時刻とも表記される。

なお、上記の取得機能１３１の説明はあくまで一例であり、上記の説明により限定されるものではない。例えば、図４では、セグメントＡ、セグメントＢの順序で収集する場合を説明したが、逆の順序でも収集可能である。また、３つ以上のセグメントに分けて収集する場合には、３つのセグメントを任意の順序で収集可能である。また、図５及び図６に図示した位相エンコード方向及び時間方向の位置（枠）の数は、任意に変更可能である。

ステップＳ１０２において、算出機能１３２は、中心セグメントの心時相情報を算出する。ここで、「心時相情報」は、１心周期における時相方向の位置を示す情報である。例えば、算出機能１３２は、セグメントＡに含まれる各時相において、各時相に含まれるｋ空間データの位相エンコード量の中から代表点となるデータの心時相情報を、セグメントＡに含まれる各時相の心時相情報として算出する。なお、代表点となるデータとしては、例えば、各時相に含まれるｋ空間データの位相エンコード量のうち略中心の位相エンコード量を有するデータが選択される。

図７を用いて、第１の実施形態に係る算出機能１３２の処理を説明する。図７は、第１の実施形態に係る算出機能１３２の処理を説明するための図である。図７において、「ＰＥ Ｌｉｎｅ番号」は、収集された各データの位相エンコード方向に関するラインを示す番号である。また、「Ｔｉｍｅ」は、収集された各データの収集時刻を示す情報である。また、「ＲＲ Ｉｎｔｅｒｖａｌ」は、収集された各データが含まれる心拍のＲＲ間隔を示す情報であり、図７の例では「８２０ｍｓｅｃ」である。「ｔｒｉｇｇｅｒ」は、収集された各データが含まれる心拍のトリガー信号の検出時刻を示す情報である。「Ｐｈａｓｅ中心」は、収集された各ラインのデータがセグメント内において位相エンコード方向の略中心であるか否かを示す情報である。このＰｈａｓｅ中心は、サンプリングパターン、セグメントの分割数及び分割幅が決定された段階で設定可能である。「心時相情報」は、例えば、ＲＲ間隔を１００％とした場合に、収集されたｋ空間データがＲＲ間隔の起点から何％の位置で収集されたかを示す。

図７に示す例では、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号が「１」から「４」までの４ラインのｋ空間データが、図５の時相ＰＡ１に含まれる４ラインのｋ空間データに対応する場合を説明する。具体的には、時相ＰＡのうち最も位相エンコード量が小さいｋ空間データがＰＥ Ｌｉｎｅ番号「１」に対応し、最も位相エンコード量が大きいｋ空間データがＰＥ Ｌｉｎｅ番号「４」に対応する。この４ラインのｋ空間データのうち、位相エンコード方向の略中心に位置するｋ空間データは、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号「３」のラインである。この４ラインの位相エンコード量のうち略中心の位相エンコード量を有するｋ空間データは、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号「３」のラインである。このため、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号「３」のラインがＰｈａｓｅ中心として設定され、「１」が登録される。なお、Ｐｈａｓｅ中心として設定されないラインには、「０」が登録される。

ここで、算出機能１３２は、Ｐｈａｓｅ中心として設定されているラインの心時相情報を算出する。例えば、算出機能１３２は、Ｐｈａｓｅ中心として設定されているＰＥ Ｌｉｎｅ番号「３」のラインの心時相情報を算出する。具体的には、算出機能１３２は、Ｔｉｍｅとｔｒｉｇｇｅｒとの差をＲＲ Ｉｎｔｅｒｖａｌで除算し、百分率とすることで、このセグメントの心時相情報「６７．２６」を算出する。また、ここでは説明を省略するが、算出機能１３２は、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２のそれぞれについても同様に、位相エンコード方向の略中心に位置するラインの心時相情報を、セグメントＡに含まれる各時相の心時相情報として算出する。

このように、算出機能１３２は、複数のｋ空間データのうち、基準とする位相エンコード量の複数のｋ空間データを含む中心セグメントの心時相情報を算出する。なお、図７に図示した内容はあくまで一例であり、図示の例に限定されるものではない。例えば、算出機能１３２は、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号「２」のラインの心時相情報と、ＰＥ Ｌｉｎｅ番号「３」のラインの心時相情報とを算出し、これらの平均値をセグメントＡの時相ＰＡ１の心時相情報としても良い。つまり、「略中心」とは、セグメント内において位相エンコード方向の中心に最も近いラインのみに限定されるものではない。

ステップＳ１０３において、算出機能１３２は、辺縁セグメントの心時相情報を算出する。例えば、算出機能１３２は、セグメントＢに含まれる各時相において、各時相に含まれる複数のｋ空間データの位相エンコード量のうち略中心の位相エンコード量を有するｋ空間データの心時相情報を、セグメントＢに含まれる各時相の心時相情報として算出する。図６の例では、算出機能１３２は、時相ＰＢ１のｋ空間に含まれる２つのデータのうち位相エンコード量の大きい方のデータの心時相情報を、時相ＰＢ１の心時相情報として算出する。これは、セグメントＢ１がカバーする位相エンコード量のうち、当該データが位相エンコード方向に関して略中心に位置するからである。

すなわち、算出機能１３２は、中心セグメントとは異なる位相エンコード量の複数のｋ空間データを含む辺縁セグメントの心時相情報を算出する。なお、辺縁セグメントの心時相情報を算出する処理は、中心セグメントの心時相情報を算出する処理と同様であるので説明を省略する。

ステップＳ１０４において、結合機能１３３は、中心セグメントに対して、中心セグメントの心時相情報に近い心時相情報を有する辺縁セグメントを結合させる。例えば、結合機能１３３は、中心セグメントであるセグメントＡを基準として、セグメントＡに含まれる各時相のｋ空間データに対してセグメントＢに含まれる各時相のｋ空間データを結合させる。ここで、結合機能１３３は、予め設定されたサンプリングパターンに基づいて、結合対象となるｋ空間データを特定する。なお、以下では、結合機能１３３により結合された各時相に含まれる複数のｋ空間データを、結合データと表記する。

図８、図９、図１０、及び図１１を用いて、第１の実施形態に係る結合機能１３３の処理を説明する。図８、図９、図１０、及び図１１は、第１の実施形態に係る結合機能１３３の処理を説明するための図である。図８、図９、図１０、及び図１１において、左側にはセグメントＡのｋ－ｔ空間データを例示し、右側にはセグメントＢのｋ－ｔ空間データを例示する。なお、図８、図９、図１０、及び図１１に示すｋ－ｔ空間データは、図５及び図６に示したｋ－ｔ空間データに相当する。図８、図９、図１０、及び図１１において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、黒丸印は、データが充填されているｋ空間データ上の１ラインを示す。

図８では、セグメントＡの領域Ｒ１に含まれるｋ空間データに対して結合させる結合対象を、セグメントＢ１のｋ空間データの中から特定する処理を説明する。領域Ｒ１には、時相ＰＡ１で収集された４ラインのｋ空間データが含まれる。この領域Ｒ１のサンプリングパターンは、ｋ空間データ位相エンコード量が小さいものから順に、１番目、５番目、９番目、及び１３番目のように、４枠単位のうち１番目が収集されたサンプリングパターンである。そこで、結合機能１３３は、セグメントＢ１のｋ空間データの中から、領域Ｒ１のサンプリングパターンと同じサンプリングパターンを有し、かつ、時相ＰＡ１の心時相情報に近い心時相情報を有する時相を特定する。ここで、セグメントＢ１及びセグメントＢ２は交互に収集され、かつ、各サンプリングパターンは４単位時相ごとに周期的に繰り返されるので、領域Ｒ１のサンプリングパターンと同じサンプリングパターンは、時相ＰＢ１、時相ＰＢ９、時相ＰＢ１７・・・時相ＰＢ５７である。そして、結合機能１３３は、時相ＰＢ１、時相ＰＢ９、時相ＰＢ１７・・・時相ＰＢ５７のうち、時相ＰＡ１の心時相情報に最も近い心時相情報を有する時相として、時相ＰＢ１（領域Ｒ２）を特定する。そして、結合機能１３３は、領域Ｒ２に含まれるｋ空間データを領域Ｒ３に配置することで、領域Ｒ１に含まれるｋ空間データに対して結合させる。

また、図９では、セグメントＡの領域Ｒ４に含まれるｋ空間データに対して結合させる結合対象を、セグメントＢ１のｋ空間データの中から特定する処理を説明する。領域Ｒ４には、時相ＰＡ２で収集された４ラインのｋ空間データが含まれる。この領域Ｒ４のサンプリングパターンは、位相エンコード量が小さいものから順に、２番目、６番目、１０番目、及び１４番目のように、４枠単位のうち２番目が収集されたサンプリングパターンである。そこで、結合機能１３３は、セグメントＢ１のｋ空間データの中から、領域Ｒ４のサンプリングパターンと同じサンプリングパターンを有し、かつ、時相ＰＡ２の心時相情報に近い心時相情報を有する時相を特定する。ここで、領域Ｒ４のサンプリングパターンと同じサンプリングパターンは、時相ＰＢ２、時相ＰＢ１０、時相ＰＢ１８・・・時相ＰＢ５８である。そして、結合機能１３３は、時相ＰＢ２、時相ＰＢ１０、時相ＰＢ１８・・・時相ＰＢ５８のうち、時相ＰＡ２の心時相情報に最も近い心時相情報を有する時相として、領域Ｒ５の時相を特定する。そして、結合機能１３３は、領域Ｒ５に含まれるｋ空間データを領域Ｒ６に配置することで、領域Ｒ２に含まれるｋ空間データに対して結合させる。

このように、結合機能１３３は、予め設定されたサンプリングパターンを有し、かつ、セグメントＡの心時相情報に近い心時相情報を有するセグメントＢ１のｋ空間データを特定する。そして、結合機能１３３は、特定したセグメントＢ１のｋ空間データを、セグメントＡのｋ空間データに対してセグメント単位で結合する。この結果、図１０に示すように、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相のセグメントＡのｋ空間データに対して、予め設定されたサンプリングパターンを乱すことなく、最も近い心時相にて収集されたセグメントＢ１のｋ空間データを結合することができる。

また、図１１に示すように、結合機能１３３は、セグメントＢ２のｋ空間データを、セグメントＡのｋ空間データに対してセグメント単位で結合する。なお、セグメントＢ２のｋ空間データを結合させる処理は、セグメントＢ１のｋ空間データを結合させる処理と同様であるので説明を省略する。この結果、図１１に示すように、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相のセグメントＡのｋ空間データに対して、予め設定されたサンプリングパターンを乱すことなく、最も近い心時相にて収集されたセグメントＢ２のｋ空間データを結合することができる。

このように、結合機能１３３は、中心セグメントの各時相のｋ空間データと、辺縁セグメントのうち、中心セグメントの各時相の心時相情報に近い心時相情報を有する時相のｋ空間データとを結合させる。これにより、結合機能１３３は、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相について、各時相の結合データを生成する。

なお、上記の結合機能１３３の説明はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、上記の説明では、結合機能１３３が、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データのうち不整脈の影響の無い（影響が低い）複数のｋ空間データを特定する処理を行わずに、結合させる処理を行う場合を説明したが、これに限定されるものではない。つまり、結合機能１３３は、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する処理を行うことも可能である。なお、この場合の結合機能１３３の処理については、図１８を用いて後述する。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０５において、第１再構成機能１３４は、第１再構成処理を実行する。例えば、第１再構成機能１３４は、非単純間引きサンプリング（例えばｋ－ｔ ＳＥＮＳＥ）に対応する再構成処理により、複数のｋ空間データから複数の画像データを再構成する。なお、第１再構成機能１３４により再構成される画像データは、中間画像としてのＭＲ画像である。

ステップＳ１０６において、生成機能１３５は、フーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。例えば、生成機能１３５は、第１再構成機能１３４により再構成された複数の画像データに対してフーリエ逆変換処理を行うことで、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。なお、生成機能１３５により生成されるｋ空間データは、第２ｋ空間データとも表記される。ここで、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データとは、非単純間引きサンプリングにより間引かれたｋ空間データに相当するｋ空間データの少なくとも一部が補填（充填）されたデータである。つまり、生成機能１３５は、非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理により、非単純間引きサンプリングにより間引かれた領域の少なくとも一部が充填された複数の第２ｋ空間データを、複数の第１ｋ空間データから生成する。

ステップＳ１０７において、生成機能１３５は、複数のｋ空間データそれぞれに対して、擬似的な収集時刻を付与する。例えば、生成機能１３５は、フルサンプリングに対応する各ｋ空間データの擬似的な収集時刻を生成する。なお、擬似的な収集時刻は、第２収集時刻とも表記される。

図１２を用いて、第１の実施形態に係る第１再構成機能１３４及び生成機能１３５の処理を説明する。図１２は、第１の実施形態に係る第１再構成機能１３４及び生成機能１３５の処理を説明するための図である。図１２の上段には、図１１にて生成された複数時相の結合データを例示する。図１２の中段には、図１２の上段の複数時相の結合データから再構成された複数時相の画像（ＭＲ画像）を例示する。図１２の下段には、図１２の上段の画像から生成されたフルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを例示する。図１２において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、図１２では位相エンコード方向及び時間方向を一部省略して図示する。また、黒丸印は、１ラインのｋ空間データが配置された位置を示す。

図１２に示すように、第１再構成機能１３４は、各時相の結合データ（複数のｋ空間データ）を、フーリエ変換により画像空間と時間スペクトルとから成るｘ－ｆ空間データに変換する。また、第１再構成機能１３４は、ｘ－ｆ空間上の感度マップを用いて、ｘ－ｆ空間データにおける折り返し信号が除去されたｘ－ｆ空間データを生成する。そして、第１再構成機能１３４は、生成したｘ－ｆ空間データをフーリエ逆変換によりｘ－ｔ空間データに変換することにより、時系列の複数の画像データを生成する。

すなわち、再構成機能１３４は、結合機能１３３により結合された複数のｋ空間データに対して再構成処理を行うことで、複数の画像データを再構成する。具体的には、再構成機能１３４は、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相の結合データから、各時相の画像データを生成する。

そして、生成機能１３５は、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相の画像データに対して、フーリエ逆変換処理（ＩＦＦＴ）を実行する。これにより、生成機能１３５は、時相ＰＡ１、時相ＰＡ２、時相ＰＡ３・・・時相ＰＡ７２の各時相のｋ空間がフルサンプリングされた状態に相当する複数のｋ空間データを生成する。

例えば、生成機能１３５は、時相ＰＡ１の画像データに対するフーリエ逆変換処理により、３２個のｋ空間データＳ’１，Ｓ’２，Ｓ’３，・・・Ｓ’３２を生成する。ここで、この３２個のｋ空間データＳ’１，Ｓ’２，Ｓ’３，・・・Ｓ’３２は、時相ＰＡ１の３２個のサンプリング位置のフルサンプリングに相当する。生成機能１３５は、他の時相についても同様に、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データを生成する。

そして、生成機能１３５は、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データに対して、擬似的な収集時刻を付与する。例えば、ｋ空間データＳ’１は、図１２の上段のｋ空間データＳ１と同一時相かつ同一位相エンコード量である。このため、生成機能１３５は、ｋ空間データＳ１の収集時刻をｋ空間データＳ’１の収集時刻として付与する。また、ｋ空間データＳ’５は、図１２の上段のｋ空間データＳ２と同一時相かつ同一位相エンコード量である。このため、生成機能１３５は、ｋ空間データＳ２の収集時刻をｋ空間データＳ’５の収集時刻として付与する。

また、ｋ空間データＳ’２，Ｓ’３，Ｓ’４は、ｋ空間データＳ’１とＳ’５との間に等間隔に配置される。このため、生成機能１３５は、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’５の収集時刻との間を４等分した時刻を、各ｋ空間データＳ’２，Ｓ’３，Ｓ’４の収集時刻として付与する。具体的には、ｋ空間データＳ’３の収集時刻は、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’５の収集時刻との中間値である。また、ｋ空間データＳ’２の収集時刻は、ｋ空間データＳ’１の収集時刻とＳ’３の収集時刻との中間値である。また、ｋ空間データＳ’４の収集時刻は、ｋ空間データＳ’３の収集時刻とＳ’５の収集時刻との中間値である。このように、生成機能１３５は、第１ｋ空間データの第１収集時刻に基づいて、フルサンプリングに相当する第２ｋ空間データの第２収集時刻を算出し、付与する。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０８において、選択機能１３６は、不整脈除去並べ替え処理を実行する。この不整脈除去並べ替え処理は、フルサンプリングに相当する複数のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるｋ空間データを処理対象から除去（除外）した上で並べ替え処理（レトロスペクティブゲート法によるソーティング処理）を行うものである。

すなわち、選択機能１３６は、心電情報に基づいて、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する。そして、選択機能１３６は、擬似的な収集時刻に基づいて、特定された不整脈の影響の無い複数のｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを選択する。なお、不整脈の影響のあるｋ空間データを処理対象から除去する処理は、不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する処理と実質的に同等である。

図１３を用いて、第１の実施形態に係る不整脈除去並べ替え処理の処理手順を説明する。図１３は、第１の実施形態に係る不整脈除去並べ替え処理の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示す処理手順は、図３のステップＳ１０８の不整脈除去並べ替え処理の処理手順に対応する。

以下では、図１４，図１５、及び図１６を参照しつつ、不整脈除去並べ替え処理の処理手順を説明する。図１４，図１５、及び図１６は、第１の実施形態に係る選択機能１３６の処理を説明するための図である。図１４、図１５、及び図１６において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、丸印は、１ラインのｋ空間データが配置された位置を示す。丸印のうち黒丸印は、不整脈の影響の無いｋ空間データを示す。丸印のうち白丸印は、不整脈の影響のあるｋ空間データを示す。

図１３に示すように、ステップＳ２０１において、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データを特定する。例えば、選択機能１３６は、心電情報に基づいて、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるｋ空間データを特定する。具体的には、選択機能１３６は、心電信号に基づいて算出されるＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のある複数のｋ空間データとして特定する。

図１４に示すように、選択機能１３６は、被検体Ｐの心電情報に基づいて、生成機能１３５により生成されたフルサンプリングに対応する複数時相のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるものと無いものを区別する。例えば、選択機能１３６は、取得機能１３１により取得された心電情報に基づいて、ＲＲ間隔を算出する。ＲＲ間隔は、心電情報に含まれる一連のトリガー信号のうち、連続する２つのトリガー信号の検出時刻の時間差として算出される。そして、選択機能１３６は、算出したＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔において不整脈が発生したものと判定する。この閾値は、一例としては、一般的な心拍の揺らぎでは生じ得ない程度のＲＲ間隔の値（例えば１００～５００ｍｓｅｃ程度の任意の値）が設定される。なお、図１４のトリガー信号は、中心セグメトの収集期間に対応する期間に収集された心電情報から得られる。

図１４の例では、トリガー信号Ｔｇ１とトリガー信号Ｔｇ２との間のＲＲ間隔が閾値未満である。この場合、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ１とトリガー信号Ｔｇ２との間で不整脈が発生したものと判定する。そして、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ１の検出時刻とトリガー信号Ｔｇ２の検出時刻との間に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定する。これにより、図１４の白丸印で示されるｋ空間データが特定される。

ステップＳ２０２において、選択機能１３６は、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分あるか否かを判定する。例えば、選択機能１３６は、図１４の黒丸印に対応するｋ空間データを含むフェーズ数が、１心周期以上あるか否かを判定する。ここで、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分あると判定された場合には（ステップＳ２０２，Ｙｅｓ）、選択機能１３６は、ステップＳ２０３の処理へ移行する。一方、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分無いと判定された場合には（ステップＳ２０２，Ｎｏ）、選択機能１３６は、ステップＳ２０７の処理へ移行する。

ステップＳ２０３において、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データを除去する。例えば、選択機能１３６は、図１４の白丸印で示されるｋ空間データを、処理対象から除去する。

ステップＳ２０４において、選択機能１３６は、連続する複数時相のｋ空間データが１心拍分あるか否かを判定する。例えば、不整脈の影響のあるｋ空間データを処理対象から除去することにより、時相ＰＡ１から時相ＰＡ７２までの複数時相のｋ空間データが分断され、不連続となる。このため、選択機能１３６は、除去後の複数時相のｋ空間データのうち、連続する複数時相のｋ空間データが１心拍分あるか否かを判定する。連続する複数時相のｋ空間データが１心拍分あると判定された場合には（ステップＳ２０４，Ｙｅｓ）、選択機能１３６は、ステップＳ２０５の処理へ移行する。一方、連続する複数時相のｋ空間データが１心拍分無いと判定された場合には（ステップＳ２０４，Ｎｏ）、選択機能１３６は、ステップＳ２０６の処理へ移行する。

ステップＳ２０５において、選択機能１３６は、連続する複数時相のｋ空間データを用いて並べ替え処理を実行する。図１５に示す例では、期間Ｔ１において連続する複数時相のｋ空間データが１心拍分（１心周期以上）ある場合を示す。

この場合、選択機能１３６は、期間Ｔ１に含まれる複数時相のｋ空間データを、レトロスペクティブゲート法により並べ替える。つまり、選択機能１３６は、各ｋ空間データの擬似的な収集時間に基づいて、予め設定された複数の心時相それぞれに対応するｋ空間データを選択する。

ここで、操作者により予め設定された取得枚数は「２４」である。このため、選択機能１３６は、期間Ｔ１に含まれる複数時相のｋ空間データを、時相Ｐ１、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の２４フェーズ分のｋ空間データに並べ替える。具体的には、選択機能１３６は、時相Ｐ１、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の各時相が１心周期の中に等間隔に並ぶものとして、各時相の心時相情報を算出する。そして、選択機能１３６は、各時相の心時相情報に近い心時相情報を有するｋ空間データを、期間Ｔ１に含まれるｋ空間データの中から選択する。このように、選択機能１３６は、連続する複数時相のｋ空間データを用いて並べ替え処理を実行する。並べ替え処理が完了すると、選択機能１３６は、ステップＳ２０５の処理を終了し、並べ替え処理後の時相Ｐ１～時相Ｐ２４のｋ空間データを第２再構成機能に送る。

ステップＳ２０６において、選択機能１３６は、連続しない複数時相のｋ空間データを用いて並べ替え処理を実行する。図１６に示す例では、期間Ｔ２の複数時相のｋ空間データも、期間Ｔ３の複数時相のｋ空間データも、１心拍分（１心周期以上）無い場合を示す。なお、期間Ｔ２のｋ空間データと期間Ｔ３のｋ空間データは、不連続である。

この場合、選択機能１３６は、期間Ｔ２に含まれる複数時相のｋ空間データと、期間Ｔ３に含まれる複数時相のｋ空間データとを、レトロスペクティブゲート法により並べ替える。これにより、選択機能１３６は、期間Ｔ２に含まれる複数時相のｋ空間データと、期間Ｔ３に含まれる複数時相のｋ空間データとを、時相Ｐ１、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の２４フェーズ分のｋ空間データに並べ替える。なお、並べ替え処理についてはステップＳ２０５の処理と同様であるので説明を省略する。並べ替え処理が完了すると、選択機能１３６は、ステップＳ２０６の処理を終了し、並べ替え処理後の時相Ｐ１～時相Ｐ２４のｋ空間データを第２再構成機能に送る。

ステップＳ２０７において、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データを除去せずに並べ替え処理を実行する。この場合、選択機能１３６は、図１４の黒丸印に対応するｋ空間データと、白丸印に対応するｋ空間データとを、レトロスペクティブゲート法により並べ替える。これにより、選択機能１３６は、図１４の黒丸印に対応するｋ空間データと、白丸印に対応するｋ空間データとを、時相Ｐ１、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の２４フェーズ分のｋ空間データに並べ替える。なお、並べ替え処理についてはステップＳ２０５の処理と同様であるので説明を省略する。並べ替え処理が完了すると、選択機能１３６は、ステップＳ２０７の処理を終了し、並べ替え処理後の時相Ｐ１～時相Ｐ２４のｋ空間データを第２再構成機能に送る。

図３の説明に戻る。ステップＳ１０９において、第２再構成機能１３７は、第２再構成処理を実行する。第２再構成機能１３７は、選択された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを用いて、予め設定された複数の心時相に対応する複数の画像データを再構成する。例えば、第２再構成機能１３７は、時相Ｐ１に含まれる３２個のｋ空間データを用いて再構成処理を実行することで、時相Ｐ１の画像データを生成する。同様に、第２再構成機能１３７は、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の各時相に含まれる３２個のｋ空間データを用いて再構成処理を実行することで、時相Ｐ２、時相Ｐ３・・・時相Ｐ２４の各時相の画像データを生成する。なお、第２再構成機能１３７が実行する再構成処理としては、公知の再構成処理を適宜適用可能である。

ステップＳ１１０において、出力制御機能１３８は、複数の画像データを出力させる。例えば、出力制御機能１３８は、第２再構成機能１３７により生成された２４フェーズの画像データをシネ再生する。なお、出力制御機能１３８は、シネ再生に限らず、例えば、時系列に並ぶ複数の画像データを並べて表示させることもできる。また、出力制御機能１３８は、複数の画像データを記憶回路１２２に格納したり、ネットワークは記憶媒体を介してＭＲＩ装置１００の外部の装置へ送ったりすることもできる。

上述してきたように、ＭＲＩ装置１００は、非単純間引きサンプリングにより被検体から収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻と、被検体の心電情報とを取得する。また、ＭＲＩ装置１００は、非単純間引きサンプリングに対応する再構成処理により、複数のｋ空間データから複数の画像データを再構成する。また、ＭＲＩ装置１００は、再構成した複数の画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成するとともに、生成した各ｋ空間データの擬似的な収集時刻を生成する。また、ＭＲＩ装置１００は、心電情報に基づいて、複数のｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数の第２ｋ空間データを特定する。また、ＭＲＩ装置１００は、擬似的な収集時刻に基づいて、特定された不整脈の影響の無い複数のｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを選択する。また、ＭＲＩ装置１００は、選択された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを用いて、複数の心時相に対応する複数の画像データを再構成する。これにより、ＭＲＩ装置１００は、高速な心電同期撮像を行いつつ不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

例えば、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分ある場合、そのｋ空間データを用いてレトロスペクティブゲート法による並べ替え処理を実行する。ここで、不整脈の影響の有無は、中心セグメトの収集期間に対応する期間に収集された心電情報（トリガー信号）に基づいて判定される。このため、ＭＲＩ装置１００は、少なくとも中心セグメントについて不整脈の影響を除外した上で、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥによる高速な心電同期撮像を行うことができる。また、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分ない場合、不整脈の影響のあるｋ空間データを除去せずに、レトロスペクティブゲート法による並べ替え処理を実行する。このため、ＭＲＩ装置１００は、撮像中に不整脈が発生していたとしても、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥによる高速な心電同期撮像を行うことができる。このように、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の影響の無いｋ空間データが１心拍分ある場合にも、１心拍分無い場合にも、それぞれの状況に応じてレトロスペクティブゲート法による並べ替え処理を実行することができるので、再撮像を回避することができる。

また、例えば、ＭＲＩ装置１００は、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データを、中心セグメントの収集期間より短い収集期間にわたって収集する。そして、ＭＲＩ装置１００は、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する処理を行わずに、結合データを生成する。このため、ＭＲＩ装置１００は、辺縁セグメントに発生した不整脈を許容しつつ、辺縁セグメントに要する撮像を高速化することができる。

（第１の実施形態の変形例１）
上記の実施形態では、不整脈と判定されたＲＲ間隔に含まれるｋ空間データを不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定する場合を説明した。しかしながら、不整脈は、その前後の心臓の動きにも影響を及ぼす可能性が考えられる。そこで、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の前後の所定期間内に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定することもできる。

例えば、選択機能１３６は、心電信号に基づいて算出されるＲＲ間隔が閾値未満である場合に、ＲＲ間隔を含む所定期間に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のある複数のｋ空間データとして特定する。

図１７を用いて、第１の実施形態の変形例１に係る選択機能１３６の処理を説明する。図１７は、第１の実施形態の変形例２に係る選択機能１３６の処理を説明するための図である。図１７において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、丸印は、１ラインのｋ空間データが配置された位置を示す。丸印のうち黒丸印は、不整脈の影響の無いｋ空間データを示す。丸印のうち白丸印は、不整脈の影響のあるｋ空間データを示す。

図１７の例では、トリガー信号Ｔｇ１とトリガー信号Ｔｇ２との間のＲＲ間隔が閾値未満である。この場合、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ１とトリガー信号Ｔｇ２との間で不整脈が発生したものと判定する。そして、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ１及びトリガー信号Ｔｇ２を含む期間Ｔ４に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定する。ここで、期間Ｔ４は、例えば、トリガー信号Ｔｇ１の検出時刻の５０ｍｓｅｃ前から、トリガー信号Ｔｇ２の検出時刻の５０ｍｓｅｃ後までの間に対応する。これにより、図１７の白丸印で示されるｋ空間データが特定される。

このように、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の前後の所定期間内に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のある複数のｋ空間データとして特定する。これにより、ＭＲＩ装置１００は、より不整脈の影響の少ないＭＲ画像を再構成することができる。

（第１の実施形態の変形例２）
また、上記の実施形態では、中心セグメントにて発生した不整脈の影響を除去する場合を説明したが、更に、辺縁セグメントにて発生した不整脈の影響を除去することも可能である。

結合機能１３３は、心電情報に基づいて、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する。そして、結合機能１３３は、特定した不整脈の影響の無い複数のｋ空間データのうち、中心セグメントの心時相情報に近い心時相情報を有する辺縁セグメントのｋ空間データを、中心セグメントのｋ空間データに結合させる。なお、この処理は、図３のステップＳ１０４の処理の前に実行される。

図１８を用いて、第１の実施形態の変形例２に係る結合機能１３３の処理を説明する。図１８は、第１の実施形態の変形例２に係る結合機能１３３の処理を説明するための図である。図１８において、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、丸印は、１ラインのｋ空間データが配置された位置を示す。丸印のうち黒丸印は、不整脈の影響の無いｋ空間データを示す。丸印のうち白丸印は、不整脈の影響のあるｋ空間データを示す。

図１８に示すように、結合機能１３３は、被検体Ｐの心電情報に基づいて、セグメントＢに含まれる複数時相のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるものと無いものを区別する。例えば、結合機能１３３は、取得機能１３１により取得された心電情報に基づいて、ＲＲ間隔を算出する。ＲＲ間隔は、心電情報に含まれる一連のトリガー信号のうち、連続する２つのトリガー信号の検出時刻の時間差として算出される。そして、結合機能１３３は、算出したＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔において不整脈が発生したものと判定する。この閾値は、一例としては、一般的な心拍の揺らぎでは生じ得ない程度のＲＲ間隔の値（例えば１００～５００ｍｓｅｃ程度の任意の値）が設定される。なお、図１８のトリガー信号は、辺縁セグメントの収集期間に対応する期間に収集された心電情報から得られる。

図１８の例では、トリガー信号Ｔｇ３とトリガー信号Ｔｇ４との間のＲＲ間隔が閾値未満である。この場合、結合機能１３３は、トリガー信号Ｔｇ３とトリガー信号Ｔｇ４との間で不整脈が発生したものと判定する。そして、結合機能１３３は、トリガー信号Ｔｇ３の検出時刻とトリガー信号Ｔｇ４の検出時刻との間に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定する。これにより、図１８の白丸印で示されるｋ空間データが特定される。

そして、結合機能１３３は、セグメントＡの各時相のｋ空間データに対して、セグメントＡの各時相の心時相情報に近い心時相情報を有する時相のｋ空間データを、不整脈の影響の無い複数時相のｋ空間データ（つまり図１８の黒丸印）の中から特定して結合させる。この処理は、図３に示したステップＳ１０４の処理と同様であるので、説明を省略する。

このように、ＭＲＩ装置１００は、心電情報に基づいて、辺縁セグメントに含まれるｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定し、特定した複数のｋ空間データのうち、中心セグメントの心時相情報に近い心時相情報を有する辺縁セグメントのｋ空間データを、中心セグメントのｋ空間データに結合させる。これにより、ＭＲＩ装置１００は、より不整脈の影響の少ないＭＲ画像を再構成することができる。

（第１の実施形態の変形例３）
また、第１の実施形態では、フルサンプリングに対応するｋ空間データを生成する際に、一旦、中間画像としてのＭＲ画像（再構成画像）に変換する処理（第１再構成処理）を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。つまり、ＭＲＩ装置１００は、必ずしも中間画像に変換しなくとも、フルサンプリングに対応するｋ空間データを生成することができる。

例えば、第１再構成機能１３４は、結合機能１３３により作成された複数時相の結合データに対して、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥに対応する再構成処理を実行する。この過程で、再構成機能１２３ｄは、上述したように、折り返し信号が除去されたｘ－ｆ空間データを生成する。このｘ－ｆ空間データは、画像データ（実空間データ）に変換される前のデータである。

ここで、第１再構成機能１３４は、このｘ－ｆ空間データに対して、フーリエ変換（フーリエ逆変換）を含む処理を行う。これにより、第１再構成機能１３４は、結合機能１３３により作成された複数時相の結合データから、フルサンプリングに対応するｋ空間データを生成することができる。すなわち、第１再構成機能１３４は、非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理により、所定のサンプリングパターンで間引かれた複数のｋ空間データから、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。

なお、第１再構成機能１３４は、ステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理に代えて、上記のフルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する処理を行う。ステップＳ１０７以降の処理は、図３にて説明した内容と同様であるので、説明を省略する。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、収集期間が予め設定される場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、サンプリングが行われている間に不整脈の発生を動的に監視し、不整脈の影響の無いｋ空間データが十分得られた時点でサンプリングを停止させることも可能である。

すなわち、取得機能１３１は、非単純間引きサンプリングが行われている間に、心電情報に基づいて不整脈の発生を監視する。そして、取得機能１３１は、不整脈の発生していない期間が所定条件を満たした場合に、非単純間引きサンプリングを終了させる。

図１９を用いて、第２の実施形態に係る取得機能１３１の処理を説明する。図１９は、第２の実施形態に係る取得機能１３１の処理を説明するための図である。図１９の上段には、セグメントＡのｋ空間データを収集する撮像シーケンスを例示する。また、図１９の下段には、図１９の上段の撮像シーケンスにおいて監視されるトリガー信号の検出時刻を例示する。図１９おいて、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。なお、図示しないが、シーケンス制御回路１１０は、ダミーショットやウェイトタイムを適宜挿入して撮像シーケンスを実行可能である。

図１９に示すように、シーケンス制御回路１１０は、セグメントＡの撮像シーケンスを実行する。このとき、取得機能１３１は、セグメントＡの撮像シーケンスが行われている間に、心電情報に基づいてＲＲ間隔を算出する。ＲＲ間隔は、心電情報に含まれる一連のトリガー信号のうち、連続する２つのトリガー信号の検出時刻の時間差として算出される。そして、取得機能１３１は、算出したＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔において不整脈が発生したものと判定する。この閾値は、一例としては、一般的な心拍の揺らぎでは生じ得ない程度のＲＲ間隔の値（例えば１００～５００ｍｓｅｃ程度の任意の値）が設定される。

図１９の例では、トリガー信号Ｔｇ５とトリガー信号Ｔｇ６との間のＲＲ間隔が閾値未満である。この場合、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ５とトリガー信号Ｔｇ６との間で不整脈が発生したものと判定する。そして、取得機能１３１は、トリガー信号Ｔｇ６の検出時刻（不整脈が消失したと認められる時刻）を起点として、収集期間（期間Ｔ５）のカウントを開始する。

そして、取得機能１３１は、期間Ｔ５が所定期間に到達した場合に、セグメントＡのサンプリングを停止させる。この所定期間は、例えば、１心周期の１２０％程度を充足するように設定される。操作者により設定されたＲＲ間隔が８００ｍｓｅｃである場合には、トリガー信号Ｔｇ６の検出時刻から９６０ｍｓｅｃ後にセグメントＡのサンプリングを停止させる。

このように、取得機能１３１は、セグメントＡの撮像シーケンスが行われている間に不整脈の発生を動的に監視し、不整脈の影響の無いｋ空間データが十分得られた時点でサンプリングを停止させる。また、図１９では説明を省略したが、取得機能１３１は、セグメントＢの撮像シーケンスについても同様に、サンプリングが行われている間に不整脈の発生を動的に監視し、不整脈の影響の無いｋ空間データが十分得られた時点でサンプリングを停止させることが可能である。

なお、取得機能１３１は、期間Ｔ５が所定期間に到達する前に再度不整脈の発生を検出した場合には、再度発生した不整脈が消失したと認められる時刻を起点として、収集期間のカウントを再度開始する。そして、取得機能１３１は、再度カウントした収集期間が所定期間に到達した場合に、サンプリングを停止させる。

このように、第２の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、サンプリングが行われている間に不整脈の発生を動的に監視し、不整脈の影響の無いｋ空間データが十分得られた時点でサンプリングを停止させる。これにより、ＭＲＩ装置１００は、不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを、必要量に応じて得ることができる。

なお、上記の説明はあくまで一例であり、上記の説明により限定されるものではない。例えば、図１９では、取得機能１３１が、所定条件として、トリガー信号Ｔｇ６の検出時刻を起点としてカウントされる収集期間を用いて判定する場合を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、取得機能１３１は、所定条件として、トリガー信号Ｔｇ６の検出時刻の所定時間（例えば５０ｍｓｅｃ）後を起点としてカウントされる収集期間を用いて判定しても良い。これは、不整脈が、その前後の心臓の動きにも影響を及ぼす可能性を考慮して、その影響を排除するためである。また、取得機能１３１は、セグメントＢ（辺縁セグメント）については上記の動的な監視を行わず、一定期間の収集を行うことも可能である。

（第３の実施形態）
上記の実施形態では、フルサンプリング化を実行した後に、不整脈の影響を除去する処理を実行する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、フルサンプリング化を実行する前に、不整脈の影響を除去する処理を実行することも可能である。

すなわち、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置１００において、取得機能１３１は、非単純間引きサンプリングにより被検体から収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻と、被検体の心電情報とを取得する。選択機能１３６は、心電情報に基づいて、複数のｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数のｋ空間データを特定する。第１再構成機能１３４は、非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理により、特定された不整脈の影響の無い複数のｋ空間データから、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。生成機能１３５は、各第２ｋ空間データの擬似的な収集時刻を生成する。選択機能１３６は、擬似的な収集時刻に基づいて、生成されたフルサンプリングに対応するｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを選択する。第２再構成機能１３７は、選択された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを用いて、複数の心時相に対応する複数の画像データを再構成する。なお、選択機能１３６は、特定部の一例である。

図２０を用いて、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を説明する。図２０は、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図２０に示す処理手順は、例えば、操作者により入力された撮像開始要求を契機として開始される。

なお、図２０では、図２１を参照しつつ説明する。図２１は、第３の実施形態に係る選択機能１３６の処理を説明するための図である。図２１の上段のｋ－ｔ空間データにおいて、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応し、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。また、説明の都合上、ここでは時間方向を一部省略して図示する。また、丸印は、１ラインのｋ空間データが配置された位置を示す。丸印のうち黒丸印は、不整脈の影響の無いｋ空間データを示す。丸印のうち白丸印は、不整脈の影響のあるｋ空間データを示す。また、図２１の下段に示すトリガー信号は、ｋ－ｔ空間データの時間方向に対応する。なお、図２１にて説明する内容はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。

ステップＳ３０１において、取得機能１３１は、複数のｋ空間データを収集する。例えば、取得機能１３１は、セグメントＡ及びセグメントＢにそれぞれ含まれる複数のｋ空間データを収集する。この処理は、図３のステップＳ１０１の処理と同様である。

ステップＳ３０２において、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データを特定する。例えば、選択機能１３６は、心電情報に基づいて、セグメントＡ（中心セグメント）に含まれる複数のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるｋ空間データを特定する。具体的には、選択機能１３６は、心電信号に基づいて算出されるＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のある複数のｋ空間データとして特定する。

図２１に示すように、選択機能１３６は、被検体Ｐの心電情報に基づいて、セグメントＡに含まれる複数時相のｋ空間データの中から、不整脈の影響のあるものと無いものを区別する。例えば、選択機能１３６は、取得機能１３１により取得された心電情報に基づいて、ＲＲ間隔を算出する。ＲＲ間隔は、心電情報に含まれる一連のトリガー信号のうち、連続する２つのトリガー信号の検出時刻の時間差として算出される。そして、選択機能１３６は、算出したＲＲ間隔が閾値未満である場合に、そのＲＲ間隔において不整脈が発生したものと判定する。この閾値は、一例としては、一般的な心拍の揺らぎでは生じ得ない程度のＲＲ間隔の値（例えば１００～５００ｍｓｅｃ程度の任意の値）が設定される。なお、図２１のトリガー信号は、セグメントＡの収集期間に対応する期間に収集された心電情報から得られる。

図２１の例では、トリガー信号Ｔｇ５とトリガー信号Ｔｇ６との間のＲＲ間隔が閾値未満である。この場合、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ５とトリガー信号Ｔｇ６との間で不整脈が発生したものと判定する。そして、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ５の検出時刻とトリガー信号Ｔｇ６の検出時刻との間に含まれるｋ空間データを、不整脈の影響のあるｋ空間データとして特定する。これにより、図２１の白丸印で示されるｋ空間データが特定される。

ステップＳ３０３において、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データを除去する。例えば、選択機能１３６は、不整脈の影響のあるｋ空間データをブロック単位で処理対象から除去する。

ここで、「ブロック」とは、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥにおける再構成処理において規定される時相数のｋ空間データを一纏めにしたグループを意味する。例えば、ｋ－ｔ ＳＥＮＳＥにおける間引き率が「４」であれば、各ブロックには４時相分のｋ空間データが含まれる。

図２１に示す例では、領域Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４にはそれぞれ一つのブロックに相当する１６ラインのｋ空間データが含まれる。このうち、３つの領域Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４には、不整脈の影響のあるｋ空間データが含まれる。そこで、選択機能１３６は、３つの領域Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４に含まれる４８ラインのｋ空間データを、処理対象から除去する。

また、選択機能１３６は、時系列的に連続するブロック数が所定数未満のブロックを、処理対象から除去する。ここで、所定数とは、例えば「３」である。図２１に示す例では、領域Ｒ１１に含まれるブロックは、他のブロックと連続していないため、除去対象である。そこで、選択機能１３６は、領域Ｒ１１に含まれる１６ラインのｋ空間データを、処理対象から除去する。

このように、選択機能１３６は、４つの領域Ｒ１１，Ｒ１２，Ｒ１３，Ｒ１４に含まれる６４ラインのｋ空間データを、処理対象から除去する。この結果、選択機能１３６は、領域Ｒ１５に含まれる複数のｋ空間データを、以後の処理の処理対象として選択する。なお、領域Ｒ１５には、３ブロック以上のブロックが時系列的に連続して含まれているものとする。

なお、図２１では、中心セグメントから不整脈の影響のあるｋ空間データを除去し、辺縁セグメントからは除去しない場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。つまり、辺縁セグメントについても同様に、不整脈の影響のあるｋ空間データを除去することが可能である。なお、辺縁セグメントから不整脈の影響のあるｋ空間データを除去する処理は、図１８にて説明した処理と同様であっても良いし、ブロック単位で除去しても良い。

また、図２１では、３ブロック以上の連続するｋ空間データを処理対象とする場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。処理対象とするブロック数は、任意に設定可能である。また、１ブロックに満たないｋ空間データを、他のブロックのｋ空間データに結合して処理対象とすることも可能である。ただし、再構成画像の画質を保つため、時系列的に所定数以上連続するブロックを処理対象とするのが好適である。

図２０の説明に戻る。ステップＳ３０４～ステップＳ３０９の処理は、不整脈の影響のあるｋ空間データが処理対象から除去された点を除き、図３に示したステップＳ１０２～ステップＳ１０７の処理と同様である。この結果、領域Ｒ１５に含まれるフルサンプリング相当のｋ空間データが生成される。

ステップＳ３１０において、選択機能１３６は、並べ替え処理を実行する。例えば、選択機能１３６は、領域Ｒ１５に含まれるフルサンプリング相当のｋ空間データを、レトロスペクティブゲート法により並べ替える。つまり、選択機能１３６は、各ｋ空間データの擬似的な収集時間に基づいて、予め設定された複数の心時相それぞれに対応するｋ空間データを選択する。

ステップＳ３１１～ステップＳ３１２の処理は、図３に示したステップＳ１０９～ステップＳ１１０の処理と同様である。

以上の処理により、第３の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、フルサンプリング化を実行する前に、不整脈の影響を除去する処理を実行することができる。この結果、ＭＲＩ装置１００は、高速な心電同期撮像を行いつつ不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

（その他の実施形態）
上述した実施形態以外にも、種々の異なる形態にて実施されてもよい。

（キャリブレーションデータの利用）
上記の実施形態では、セグメント分割を行った場合に、中心セグメントのｋ空間データに対して、心時相が近い辺縁セグメントのｋ空間データをグループ単位で結合させることにより、最終的な再構成画像を生成する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、辺縁セグメントのｋ空間データをフルサンプリング化するためのキャリブレーションデータを、中心セグメントのｋ空間データから生成することで、最終的な再構成画像を生成することも可能である。

図２２を用いて、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を説明する。図２２は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置１００による処理手順を示すフローチャートである。図２２に示す処理手順は、例えば、操作者により入力された撮像開始要求を契機として開始される。

なお、図２２では、図２３～図２９を参照しつつ説明する。図２３～図２９は、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置１００の処理を説明するための図である。図２３～図２９において、トリガーテーブルは、各ｋ－ｔ空間データの時間方向に対応する。なお、図２２～図２９にて説明する内容はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。

ステップＳ４０１において、取得機能１３１は、複数のｋ空間データを収集する。つまり、取得機能１３１は、ｋ空間の中心に対応する中心セグメントと、中心セグメントとは異なる辺縁セグメントとを含む複数のセグメントに分けて収集された複数のｋ空間データを取得する。

例えば、取得機能１３１は、図２３に示すように、中心セグメント及び辺縁セグメントの２つのセグメントに分けて、複数のｋ空間データを収集する。ここで、中心セグメント及び辺縁セグメントは、異なるタイミングで収集されるため、互いに異なるタイミングでトリガー信号が検出される。

なお、図２３では、２つのセグメントに分けて収集する場合を例示したが、３つ以上のセグメントに分けて収集することも可能である。

ステップＳ４０２において、生成機能１３５は、中心セグメントのフルサンプリング化を実行する。つまり、生成機能１３５は、非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理により、中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データから、中心セグメントのフルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。

例えば、生成機能１３５は、図２４に示すように、中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データから、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。この処理は、処理対象が中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データである点を除き、図３のステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理と同様である。

ステップＳ４０３において、生成機能１３５は、疑似的な収集時刻を付与する。この処理は、処理対象が中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データである点を除き、図３のステップＳ１０７の処理と同様である。

ステップＳ４０４において、選択機能１３６は、辺縁セグメントの心時相に合わせて、フルサンプリング化された中心セグメントのｋ空間データを並び替える。つまり、選択機能１３６は、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを、辺縁セグメントの心時相に応じて並べ替える。

例えば、選択機能１３６は、図２３に示した辺縁セグメントの各時相に含まれる４ラインのｋ空間データのうち、時間的に略中心に位置するｋ空間データの心時相情報を算出する。そして、選択機能１３６は、フルサンプリング化された中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データの中から、位相エンコード量が一致し、算出した心時相情報に最も近い心時相情報を有するｋ空間データを選択する。これにより、選択機能１３６は、図２５に示すように、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを並べ替えることで、キャリブレーションデータを生成する。キャリブレーションデータにおけるトリガー検出タイミング（図２５の右図）は、辺縁セグメントのｋ－ｔ空間データのトリガー検出タイミング（図２３の右図）と略一致する。つまり、このキャリブレーションデータは、辺縁セグメントにおけるトリガー検出タイミングと略同一のトリガー検出タイミングとなるように、中心セグメントのフルサンプリングに対応する複数のｋ空間データが並べ替えられたｋ－ｔ空間データである。

ステップＳ４０５において、選択機能１３６は、並べ替え後の中心セグメントのｋ空間データから、辺縁セグメントのサンプリングパターンに対応するｋ空間データを抽出する。

例えば、選択機能１３６は、図２６に示すように、キャリブレーションデータから辺縁セグメントのサンプリングパターンに対応するｋ空間データを抽出することで、抽出データを生成する。つまり、この抽出データは、辺縁セグメントのサンプリングパターンと同一のサンプリングパターンとなるように、キャリブレーションデータのｋ空間データが間引かれたｋ－ｔ空間データである。このように、選択機能１３６は、並べ替え後の複数のｋ空間データから、辺縁セグメントに含まれる複数のｋ空間データのサンプリングパターンに対応する複数のｋ空間データを抽出する。

ステップＳ４０６において、結合機能１３３は、抽出したｋ空間データを、辺縁セグメントのｋ空間データに結合する。

例えば、結合機能１３３は、図２７に示すように、抽出データと、図２３の右図に示した辺縁セグメントのｋ－ｔ空間データとを結合させることで、結合データを生成する。ここで、抽出データにおけるトリガー検出タイミングは、辺縁セグメントにおけるトリガー検出タイミングと略同一であるので、各時相のｋ空間データをそれぞれ結合させることができる。

ステップＳ４０７において、生成機能１３５は、全セグメントのフルサンプリング化を実行する。つまり、生成機能１３５は、抽出された複数のｋ空間データと、辺縁セグメントに含まれる複数のｋ空間データとに対して、非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理を行うことで、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。

例えば、生成機能１３５は、図２８に示すように、結合データから、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成する。この処理は、図３のステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理と同様である。このように、生成機能１３５は、キャリブレーションデータを利用することで、辺縁セグメントのｋ空間データをフルサンプリング化することができる。

ステップＳ４０８において、選択機能１３６は、擬似的なタイムスタンプを付与する。この処理は、図３のステップＳ１０７の処理と同様である。

ステップＳ４０９において、選択機能１３６は、フルサンプリング化された全セグメントのｋ空間データから、中心セグメントのｋ空間データに対応するｋ空間データを選択する。

例えば、選択機能１３６は、図２９に示すように、図２８の右図のフルサンプリング化された全セグメントに含まれる複数のｋ空間データの中から、領域Ｒ２１及び領域Ｒ２２に対応する複数のｋ空間データを選択する。具体的には、選択機能１３６は、図２３に示した中心セグメントの各時相に含まれる４ラインのｋ空間データのうち、時間的に略中心に位置するｋ空間データの心時相情報を算出する。そして、選択機能１３６は、フルサンプリング化された辺縁セグメントに含まれる複数のｋ空間データの中から、位相エンコード量が一致し、算出した心時相情報に最も近い心時相情報を有するｋ空間データを選択する。これにより、選択機能１３６は、図２９の右図に示すように、領域Ｒ２１及び領域Ｒ２２に対応する複数のｋ空間データを選択する。そして、選択機能１３６は、選択した領域Ｒ２１及び領域Ｒ２２に対応する複数のｋ空間データを、図２３の左図の中心セグメントに含まれる複数のｋ空間データに対して結合させることで、図２９の右図の結合データ（第２の結合データ）を生成する。第２の結合データは、中心セグメントにおけるトリガー検出タイミングと略同一のトリガー検出タイミングとなるように配列される。

ステップＳ４１０において、選択機能１３６は、不整脈除去並べ替え処理を実行する。この不整脈除去並べ替え処理は、図３のステップＳ１０８の処理と同様である。

ステップＳ４１１において、第２再構成機能１３７は、再構成処理を実行する。この再構成処理は、図３のステップＳ１０９の第２再構成処理と同様である。

ステップＳ４１２において、出力制御機能１３８は、複数の画像データを出力させる。この処理は、図３のステップＳ１１０の処理と同様である。

このように、その他の実施形態に係るＭＲＩ装置１００は、辺縁セグメントのｋ空間データをフルサンプリング化するためのキャリブレーションデータを、中心セグメントのｋ空間データから生成することで、最終的な再構成画像を生成することができる。

なお、図２２に示した処理手順はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、図２２に示した処理手順は、処理内容に矛盾が生じない範囲で処理順序を適宜変更することができる。また、ステップＳ４０２及びステップＳ４０７にて説明したフルサンプリング化の処理は、ＭＲ画像に変換せずにフルサンプリング化する処理が適用可能である。

また、ステップＳ４０９の処理はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ステップＳ４０８の処理が完了した時点で、中心セグメント及び辺縁セグメントのそれぞれについて、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データが得られている。このため、再構成機能１３７は、上記のステップＳ４０９の処理に限らず、任意のｋ空間データを適宜選択して再構成処理を行うことが可能である。

（位相エンコード方向における収集密度の変更）
上記の実施形態では、位相エンコード方向において均一に４分の１に間引くサンプリングを例示したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、実施形態に係る非単純間引きサンプリングは、位相エンコード方向における中心付近の収集密度を上げて収集することも可能である。

図３０を用いて、その他の実施形態に係るｋ－ｔ空間データの一例を説明する。図３０は、その他の実施形態に係るｋ－ｔ空間におけるサンプリング位置の一例を示す図である。その他の実施形態に係るｋ－ｔ空間データの一例を示す図である。図３０において、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応し、縦軸に示した「ｋ」は位相エンコード方向に対応する。図３０には、ｋ空間の位相エンコード方向に２７個、時間方向に３０個の位置（枠）を有するｋ－ｔ空間データを例示する。また、図３０において、黒丸印は、１ラインのｋ空間データが収集される位置を示す。

図３０に示すように、シーケンス制御回路１１０は、位相エンコード方向の中心付近（１４個目～１６個目）の位置について、全ての時相において間引かずにｋ空間データを収集する。

これにより、ＭＲＩ装置１００は、ＭＲ画像を構成する主要な周波数成分に相当するｋ空間データを高密度に収集することができ、最終的に再構成されるＭＲ画像の画質を向上させることができる。

（圧縮センシングへの適用）
また、例えば、上述した実施形態に係る処理機能は、圧縮センシング（Compressed Sensing：ＣＳ）にも適用可能である。

圧縮センシングは、信号のスパース性を利用して、少数のｋ空間データから画像を再構成する撮像法である。例えば、圧縮センシングでは、ｋ空間にｋ空間データを充填するにあたり、位相エンコード方向に不規則的に間引いてサンプリングされる。一例としては、圧縮センシングでは、カーテシアン収集、又は、ラディアル収集（Golden Angle Radial収集）により不規則的に間引いてサンプリングされる。この結果、圧縮センシングでは、スパース性を導入しつつ、データの収集時間を短縮することができる。

すなわち、実施形態に係る非単純間引きサンプリングは、連続する時相間において収集される位相エンコードのラインが不規則的なサンプリングパターンで複数のｋ空間データを収集する。取得機能１３１は、連続する時相間において収集される位相エンコードのラインが不規則的なサンプリングパターンで収集された複数のｋ空間データを取得する。

（非単純間引きサンプリングを利用しない場合）
上記の実施形態では、非単純間引きサンプリングを利用する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ｋ空間辺縁部分は約１心周期分収集する一方、ｋ空間中心部分は複数の心周期に亘って繰り返し収集し、ｋ空間中心部分については不整脈が無い正常区間を選択して再構成に用いる。これにより、ＭＲＩ装置１００は、通常のサンプリング（ｋ空間を間引きせずに埋めるサンプリング）においても、不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

すなわち、ＭＲＩ装置１００は、ｋ空間データを、ｋ空間中心部分とｋ空間辺縁部分とにセグメント分割する。ＭＲＩ装置１００は、ｋ空間中心部分を第１の時間区間で収集し、ｋ空間辺縁部分を第１の時間区間と異なる第２の時間区間で収集する。ＭＲＩ装置１００は、収集したｋ空間中心部分とｋ空間辺縁部分のそれぞれのデータを組み合わせたｋ空間データからＭＲ（Magnetic Resonance）画像を再構成する。また、ＭＲＩ装置１００において、第１の時間区間は、複数の心周期を含む。ｋ空間中心部分は、複数の心周期に亘って繰り返し収集される。ＭＲ画像の再構成に用いられるｋ空間データの中心部分として、複数の心周期のうち、不整脈の影響が低い心周期のデータが選択される。これによれば、ＭＲＩ装置１００は、不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

（不整脈の影響が低い心周期のデータの選択）
上記の実施形態では、ＲＲ間隔が閾値未満である場合を不整脈の影響のあるデータとして特定し、当該特定されたデータ以外の他のデータを不整脈の影響が低い心周期のデータとして選択する場合を説明したが、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、被検体Ｐから得られた複数の心周期のＲＲ間隔を互いに比較することで、不整脈の影響が低い心周期のデータを選択することも可能である。

すなわち、ＭＲＩ装置１００は、ｋ空間データを収集する対象の被検体の心拍情報を更に取得する。ＭＲＩ装置１００は、不整脈の影響が低い心周期のデータの選択において、取得した心拍情報に基づいて、ｋ空間データの中心部分のうち、心周期が正常範囲のデータを選択する。例えば、ＭＲＩ装置１００は、複数の心周期のＲＲ間隔の分布の中心に対応するＲＲ間隔を有するデータを選択することで、心周期が正常範囲のデータを選択する。

ここで、被検体Ｐから得られた５つの心周期のＲＲ間隔が、１０００ｍｓｅｃ、８１０ｍｓｅｃ、８２０ｍｓｅｃ、８５０ｍｓｅｃ、及び７００ｍｓｅｃである場合を説明する。例えば、７００～７５０ｍｓｅｃ、７５０～８００ｍｓｅｃ、８００～８５０ｍｓｅｃ、８５０～９００ｍｓｅｃ、９００～９５０ｍｓｅｃ、９５０～１０００ｍｓｅｃと、５０ｍｓｅｃごとに範囲を区切ってデータを分類すると、８００～８５０ｍｓｅｃの範囲に３つのデータ（８１０ｍｓｅｃ、８２０ｍｓｅｃ、８５０ｍｓｅｃ）が密集している。この場合、ＭＲＩ装置１００は、密集している３つのデータの中から任意のデータ（例えば、中央値に対応する８２０ｍｓｅｃのデータ）を選択することができる。

なお、上記の選択方法はあくまで一例であり、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、ＭＲＩ装置１００は、複数の心周期のＲＲ間隔の平均値を算出し、算出した平均値に近いＲＲ間隔を有するデータを選択しても良い。また、ＭＲＩ装置１００は、複数の心周期のＲＲ間隔の中から中央値を特定し、特定した中央値に対応するＲＲ間隔のデータを選択しても良い。

（擬似的なトリガー信号の生成）
検査では、ＥＣＧセンサ１１１ａがトリガー信号の検出漏れを起こす場合がある。この場合、複数の心周期のデータの中から選択したデータが、２心周期（２心拍）分のデータを含むことになる。このため、この２心周期分のデータから再構成されたＭＲ画像を参照すると、描出された心臓が２回拍動しているように見えるので、操作者は、ＥＣＧセンサ１１１ａがトリガー信号の検出漏れを起こしたことを把握できる。

そこで、ＭＲＩ装置１００は、操作者がトリガー信号の検出漏れを把握した場合に、擬似的なトリガー信号を入力するためのＧＵＩを提供する。すなわち、ＭＲＩ装置１００は、心拍情報におけるトリガー信号の時刻の入力を受け付ける。ＭＲＩ装置１００は、入力に基づいて、入力された時刻に擬似的なトリガー信号を生成する。ＭＲＩ装置１００は、擬似的なトリガー信号を含む心拍情報に基づいて、ｋ空間データの中心部分のうち、心周期が正常範囲のデータを選択する。

図３１は、その他の実施形態に係る擬似的なトリガー信号の入力例を示す図である。図３１の上段の「サンプリング」には、中心セグメント及び辺縁セグメントのｋ空間データを収集する撮像シーケンスを例示する。また、図３１の中段及び下段の「トリガー信号」には、図３１の上段の撮像シーケンスにおいて監視されるトリガー信号の検出時刻を例示する。図３１おいて、横軸に示した「ｔ」は時間方向に対応する。なお、図示しないが、シーケンス制御回路１１０は、ダミーショットやウェイトタイムを適宜挿入して撮像シーケンスを実行可能である。

図３１に示すように、シーケンス制御回路１１０は、中心セグメント及び辺縁セグメントの撮像シーケンスを実行する。このとき、取得機能１３１は、撮像シーケンスの実行と平行して、トリガー信号Ｔｇ１１～Ｔｇ１７の検出を行う。図３１では、期間Ｔ１０に含まれるｋ空間データを用いてＭＲ画像が再構成される。

ここで、操作者がトリガー信号の検出漏れに気づいた場合には、操作者は、ＭＲ画像をプレビュー再生してトリガー信号が本来あるべき時相（拡張末期時相）を特定する。そして、操作者は、特定した時相の入力を行う。これにより、選択機能１３６は、入力された時相（時刻）に擬似的なトリガー信号Ｔｇ２０を生成する。そして、選択機能１３６は、トリガー信号Ｔｇ２０を含む心拍情報を用いて、ｋ空間中心部分の中から適切なＲＲ間隔のデータを選択する。この場合、選択機能１３６は、元々採用されていた期間Ｔ１０が分割された期間Ｔ１１又は期間Ｔ１２のいずれを選択しても良いし、例えば、期間Ｔ２０のように他の期間から選択しても良い。

（ＲＲ間隔に基づくセグメント間の結合）
また、結合機能１３３は、心時相情報だけでなく、更に、選択された不整脈の影響が低い心周期のデータのトリガー間隔（ＲＲ間隔）に基づいて、ｋ空間中心部分の第１ｋ空間データとｋ空間辺縁部分の第１ｋ空間データとを結合させることができる。

一例として、ｋ空間中心部分のｋ空間データの心時相情報が「５０％」であり、そのｋ空間データが含まれる心周期のＲＲ間隔が「８００ｍｓｅｃ」である場合を説明する。ここで、結合対象の候補として、心時相情報「５５％」及びＲＲ間隔「１０００ｍｓｅｃ」の第１候補と、心時相情報「４０％」及びＲＲ間隔「８００ｍｓｅｃ」の第２候補とが存在する。この場合、心時相情報が近い方を結合対象として選択する場合には、第１候補が選択されるが、心時相情報だけでなく、更に、ＲＲ間隔の近さも加味して選択する場合には、第２候補が選択される。

（ネットワーク上の再構成装置）
また、例えば、上述した実施形態に係る処理機能は、ネットワーク上の再構成装置として提供可能である。この再構成装置は、例えば、ネットワークを介した情報処理サービス（クラウドサービス）を提供可能である。

図３２は、その他の実施形態に係る再構成装置の構成例を示すブロック図である。図３２に示すように、例えば、情報処理サービスを提供するサービスセンタには、再構成装置２００が設置される。再構成装置２００は、操作端末２０１に接続される。また、再構成装置２００は、ネットワーク２０２を介して複数のクライアント端末２０３Ａ，２０３Ｂ，・・・，２０３Ｎに接続される。なお、再構成装置２００及び操作端末２０１は、ネットワーク２０２を介して接続されてもよい。また、複数のクライアント端末２０３Ａ，２０３Ｂ，・・・，２０３Ｎを区別無く総称する場合、「クライアント端末２０３」と記載する。

操作端末２０１は、再構成装置２００を操作する者（操作者）が利用する情報処理端末である。例えば、操作端末２０１は、マウス、キーボード、タッチパネル等、操作者からの各種の指示や設定要求を受け付けるための入力装置を備える。また、操作端末２０１は、画像を表示したり、操作者が入力装置を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩを表示したりする表示装置を備える。操作者は、操作端末２０１を操作することで、各種の指示や設定要求を再構成装置２００に送信したり、再構成装置２００内部の情報を閲覧したりすることができる。また、ネットワーク２０２は、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）等、任意の通信網である。

クライアント端末２０３は、情報処理サービスを利用する利用者が操作する情報処理端末である。ここで、利用者は、例えば、医療機関に従事する医師や技師などの医療従事者である。例えば、クライアント端末２０３は、パーソナルコンピュータやワークステーション等の情報処理装置、又は、ＭＲＩ装置に含まれるコンソール装置等の医用画像診断装置の操作端末に対応する。クライアント端末２０３は、再構成装置２００により提供される情報処理サービスを利用可能なクライアント機能を有する。なお、このクライアント機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態でクライアント端末２０３に予め記録されている。

再構成装置２００は、通信インタフェース２１０、記憶回路２２０、及び処理回路２３０を備える。通信インタフェース２１０、記憶回路２２０、及び処理回路２３０は、相互に通信可能に接続される。

通信インタフェース２１０は、例えば、ネットワークカードやネットワークアダプタである。通信インタフェース２１０は、ネットワーク２０２に接続することで、再構成装置２００と外部装置との間での情報通信を行う。

記憶回路２２０は、例えば、ＮＡＮＤ（Not AND）型フラッシュメモリやＨＤＤ（Hard Disk Drive）であり、医用画像データやＧＵＩを表示するための各種のプログラムや、当該プログラムによって用いられる情報を記憶する。

処理回路２３０は、再構成装置２００における処理全体を制御する電子機器（プロセッサ）である。処理回路２３０は、取得機能２３１、算出機能２３２、結合機能２３３、第１再構成機能２３４、生成機能２３５、選択機能２３６、第２再構成機能２３７、及び出力制御機能２３８を有する。処理回路２３０が実行する各処理機能は、例えば、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２２０内に記録されている。処理回路２３０は、各プログラムを読み出し、実行することで読み出した各プログラムに対応する機能を実現する。取得機能２３１、算出機能２３２、結合機能２３３、第１再構成機能２３４、生成機能２３５、選択機能２３６、第２再構成機能２３７、及び出力制御機能２３８は、図１に示した取得機能１３１、算出機能１３２、結合機能１３３、第１再構成機能１３４、生成機能１３５、選択機能１３６、第２再構成機能１３７、及び出力制御機能１３８を有する。と基本的に同様の処理を実行可能である。

例えば、利用者は、クライアント端末２０３を操作して、サービスセンタにある再構成装置２００へ複数のｋ空間データを送信する（アップロードする）旨の指示を入力する。複数のｋ空間データを送信する指示が入力されると、クライアント端末２０３は、再構成装置２００へ複数のｋ空間データを送信する。ここで、複数のｋ空間データは、シーケンス制御回路１１０により収集されたセグメント単位に分割された複数のｋ空間データである。

そして、再構成装置２００は、クライアント端末２０３から送信された複数のｋ空間データを受信する。これにより、再構成装置２００において、取得機能２３１は、非単純間引きサンプリングにより被検体から収集された複数のｋ空間データと、各ｋ空間データの収集時刻と、被検体の心電情報とを取得する。そして、第１再構成機能２３４は、非単純間引きサンプリングに対応する再構成処理により、複数のｋ空間データから複数の画像データを再構成する。そして、生成機能２３５、再構成した複数の画像データに対するフーリエ逆変換処理により、フルサンプリングに対応する複数のｋ空間データを生成するとともに、生成した各ｋ空間データの擬似的な収集時刻を生成する。そして、選択機能２３６は、心電情報に基づいて、複数のｋ空間データのうち不整脈の影響の無い複数の第２ｋ空間データを特定する。そして、選択機能２３６は、擬似的な収集時刻に基づいて、特定された不整脈の影響の無い複数のｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを選択する。そして、第２再構成機能２３７は、選択された複数の心時相それぞれに対応する複数のｋ空間データを用いて、複数の心時相に対応する複数の画像データを再構成する。そして、出力制御機能１３８は、再構成された画像データをクライアント端末２０３に送信する（ダウンロードさせる）。これにより、再構成装置２００は、高速な心電同期撮像を行いつつ不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。更に、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、或いは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

また、上述した実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行なうこともでき、或いは、手動的に行なわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行なうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。

また、上述した実施形態で説明した画像再構成方法は、予め用意された画像再構成プログラムをパーソナルコンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することによって実現することができる。この画像再構成プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布することができる。また、この超音波イメージング方法は、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行することもできる。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、高速な心電同期撮像を行いつつ不整脈発生時の再撮像を回避することができる。

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。

１００ ＭＲＩ装置
１３０ 処理回路
１３１ 取得機能
１３２ 算出機能
１３３ 結合機能
１３４ 第１再構成機能
１３５ 生成機能
１３６ 選択機能
１３７ 第２再構成機能
１３８ 出力制御機能

Claims (19)

1. ｋ空間データを、ｋ空間中心部分とｋ空間辺縁部分とにセグメント分割し、
   非単純間引きサンプリングによって、前記ｋ空間中心部分を第１の時間区間で収集し、
   前記非単純間引きサンプリングによって、前記ｋ空間辺縁部分を前記第１の時間区間と異なる第２の時間区間で収集し、
   前記非単純間引きサンプリングに対応する再構成処理によって、収集した前記ｋ空間中心部分と前記ｋ空間辺縁部分のそれぞれのデータに基づいて、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像を再構成するレトロスペクティブゲート法を用いた画像再構成方法であって、
   前記第１の時間区間は、複数の心周期を含み、
   前記ｋ空間中心部分は、前記複数の心周期に亘って繰り返し収集され、
   前記ＭＲ画像の再構成に用いられるｋ空間中心部分のデータとして、前記複数の心周期のうち、不整脈の影響が低い心周期に対応する前記ｋ空間中心部分のデータが選択される、
   画像再構成方法。
2. 前記ｋ空間データを収集する対象の被検体の心拍情報を更に取得し、
   前記不整脈の影響が低い心周期のデータの選択において、前記取得した心拍情報に基づいて、前記ｋ空間データの中心部分のうち、心周期が正常範囲のデータを選択する、
   請求項１に記載の画像再構成方法。
3. 前記心拍情報におけるトリガー信号の時刻の入力を受け付け、
   前記入力に基づいて、前記入力された時刻に擬似的なトリガー信号を生成し、
   前記擬似的なトリガー信号を含む心拍情報に基づいて、前記ｋ空間データの中心部分のうち、前記心周期が正常範囲のデータを選択する、
   請求項２に記載の画像再構成方法。
4. 前記第２の時間区間は、少なくとも１心周期を含み、前記第１の時間区間より短い、
   請求項１～３のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
5. 前記ｋ空間データを収集する対象の被検体の心拍情報を更に取得し、
   前記非単純間引きサンプリングによって、前記ｋ空間中心部分及び前記ｋ空間辺縁部分に対応する複数の第１ｋ空間データを収集し、
   前記非単純間引きサンプリングに対応するフーリエ変換を含む処理により、前記非単純間引きサンプリングにより間引かれた領域の少なくとも一部が充填された複数の第２ｋ空間データを、前記複数の第１ｋ空間データから生成し、
   各第１ｋ空間データの第１収集時刻に基づいて、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成し、
   前記心拍情報に基づいて、前記複数の第２ｋ空間データのうち不整脈の影響が低い複数の第２ｋ空間データを特定し、
   前記第２収集時刻に基づいて、特定された前記不整脈の影響が低い複数の第２ｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数の第２ｋ空間データを選択し、
   選択された前記複数の心時相それぞれに対応する複数の第２ｋ空間データを用いて、前記複数の心時相に対応する複数の前記ＭＲ画像を再構成する、
   請求項１～４のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
6. 前記第２ｋ空間データを生成する処理は、
   前記ｋ空間中心部分に含まれる複数の第１ｋ空間データの心時相情報と、前記ｋ空間辺縁部分に含まれる複数の第１ｋ空間データの心時相情報とを算出し、
   前記ｋ空間中心部分に含まれる複数の第１ｋ空間データそれぞれと、前記ｋ空間中心部分の心時相情報に近い心時相情報を有する前記ｋ空間辺縁部分の第１ｋ空間データとを結合させ、
   結合された複数の第１ｋ空間データに対して前記フーリエ変換を含む処理を行うことで、前記複数の第２ｋ空間データを生成する、
   請求項５に記載の画像再構成方法。
7. 前記結合させる処理は、更に、選択された前記不整脈の影響が低い心周期のデータのトリガー間隔に基づいて、前記ｋ空間中心部分の第１ｋ空間データと前記ｋ空間辺縁部分の第１ｋ空間データとを結合させる、
   請求項６に記載の画像再構成方法。
8. 前記結合させる処理は、
   前記心拍情報に基づいて、前記ｋ空間辺縁部分に含まれる第１ｋ空間データのうち不整脈の影響が低い複数の第１ｋ空間データを特定し、
   特定された前記不整脈の影響が低い複数の第１ｋ空間データのうち、前記ｋ空間中心部分の心時相情報に近い心時相情報を有する前記ｋ空間辺縁部分の第１ｋ空間データを、前記ｋ空間中心部分の第１ｋ空間データに結合させる、
   請求項６に記載の画像再構成方法。
9. 前記第２ｋ空間データを生成する処理は、前記ｋ空間辺縁部分に含まれる第１ｋ空間データのうち不整脈の影響が低い複数の第１ｋ空間データを特定する処理を行わずに、前記結合させる処理を行う、
   請求項６に記載の画像再構成方法。
10. 前記心時相情報は、１心周期における時相方向の位置を示す情報である、
    請求項６～９のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
11. 前記取得する処理は、
    前記非単純間引きサンプリングが行われている間に、前記心拍情報に基づいて不整脈の発生を監視し、
    前記不整脈の発生していない期間が所定条件を満たした場合に、前記非単純間引きサンプリングを終了させる、
    請求項６～１０のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
12. 前記特定する処理は、前記心拍情報に基づいて算出されるＲＲ間隔が閾値未満である場合に、前記ＲＲ間隔に含まれる第２ｋ空間データを、前記不整脈の影響のある複数の第２ｋ空間データとして特定する、
    請求項６～１１のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
13. 前記特定する処理は、前記心拍情報に基づいて算出されるＲＲ間隔が閾値未満である場合に、前記ＲＲ間隔を含む所定期間に含まれる第２ｋ空間データを、前記不整脈の影響のある複数の第２ｋ空間データとして特定する、
    請求項６～１１のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
14. 前記非単純間引きサンプリングは、連続する時相間において互いに異なるサンプリングパターンで前記複数の第１ｋ空間データを収集する、
    請求項６～１３のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
15. 前記非単純間引きサンプリングは、ｋ空間の位相エンコード方向に規則的に間引かれたサンプリングパターンであって、連続する時相間において収集される位相エンコードのラインが異なるサンプリングパターンで前記複数の第１ｋ空間データを収集する、
    請求項１４に記載の画像再構成方法。
16. 前記非単純間引きサンプリングは、連続する時相間において収集される位相エンコードのラインが不規則的なサンプリングパターンで前記複数の第１ｋ空間データを収集する、
    請求項１４に記載の画像再構成方法。
17. 前記ｋ空間データを収集する対象の被検体の心拍情報を更に取得し、
    前記非単純間引きサンプリングによって、前記ｋ空間中心部分及び前記ｋ空間辺縁部分に対応する複数の第１ｋ空間データを収集し、
    前記心拍情報に基づいて、前記複数の第１ｋ空間データのうち不整脈の影響が低い複数の第１ｋ空間データを特定し、
    前記再構成処理により、前記非単純間引きサンプリングにより間引かれた領域の少なくとも一部が充填された複数の第２ｋ空間データを、特定された前記不整脈の影響が低い複数の第１ｋ空間データから生成し、
    各第１ｋ空間データの第１収集時刻に基づいて、各第２ｋ空間データの擬似的な第２収集時刻を生成し、
    前記第２収集時刻に基づいて、生成された前記第２ｋ空間データの中から、予め設定された複数の心時相それぞれに対応する複数の第２ｋ空間データを選択し、
    選択された前記複数の心時相それぞれに対応する複数の第２ｋ空間データを用いて、前記複数の心時相に対応する複数の前記ＭＲ画像を再構成する、
    請求項１～４のいずれか一つに記載の画像再構成方法。
18. ｋ空間データを、ｋ空間中心部分とｋ空間辺縁部分とにセグメント分割し、非単純間引きサンプリングによって前記ｋ空間中心部分を第１の時間区間で収集し、前記非単純間引きサンプリングによって前記ｋ空間辺縁部分を前記第１の時間区間と異なる第２の時間区間で収集する収集部と、
    前記非単純間引きサンプリングに対応する再構成処理によって、収集した前記ｋ空間中心部分と前記ｋ空間辺縁部分のそれぞれのデータに基づいて、ＭＲ（Magnetic Resonance）画像を再構成するレトロスペクティブゲート法を用いた再構成部と
    を備える、再構成装置であって、
    前記第１の時間区間は、複数の心周期を含み、
    前記ｋ空間中心部分は、前記複数の心周期に亘って繰り返し収集され、
    前記ＭＲ画像の再構成に用いられるｋ空間中心部分のデータとして、前記複数の心周期のうち、不整脈の影響が低い心周期に対応する前記ｋ空間中心部分のデータが選択される、
    再構成装置。
19. 磁気共鳴イメージング装置である、
    請求項１８に記載の再構成装置。

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