JPH0482537A

JPH0482537A - Ｍｒｉ装置

Info

Publication number: JPH0482537A
Application number: JP2196858A
Authority: JP
Inventors: Katsuhiko Mitobe; 勝彦水戸部
Original assignee: Yokogawa Medical Systems Ltd
Current assignee: GE Healthcare Japan Corp
Priority date: 1990-07-25
Filing date: 1990-07-25
Publication date: 1992-03-16
Anticipated expiration: 2014-12-06
Also published as: JP2987709B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］この発明は、ＭＲイメージングにおける画像処理方法に
関し、さらに詳しくは、ハイソート法を用いたＭＲイメ
ージングにおいてゴーストを低減するための画像処理方
法に関する。

［従来の技術］ＭＲイメージングにおいて、観察部位か呼吸などのため
に動くことにより、イメージ上にゴーストを生じること
がある。

このゴーストを低減する方法として、特開昭６２−７９
０４７号公報に、ハイソート法（高周波種モード）およ
びローソート法（低周波柱モード）が提案されている。

ハイソート法では、第７図および第８図に示すように、
目的ＦＯＶの例えば２倍分のビュー数のローデータを収
集する。このとき、各ビューのローデータを位相エンコ
ードパルスの大きさの順に並べると、各ビューに対応す
るモーション指数（動きの位相を表す指数）が１ビユー
毎に激しく変るようにする。得たローデータｄを２ＤＦ
ＴＬでイメージＡ１を得ると、そのイメージＡ１の中央
部分に動く部位の像（第８図中の円）が表われ、それか
ら離れたところにゴースト（第８図中の円弧）が表れる
。なお、第８図中のＸ印はノイズを表している。イメー
ジＡＩから目的ＦＯＶの部分（イメージＡ２）を取り出
せば、動く部位をゴーストに妨げられずに観察できるよ
うになる。

ローソート法では、第９図および第１０図に示すように
、目的ＦＯＶ分のビュー数のローデータを収集する。こ
のとき、各ビューのローデータを位相エンコードパルス
の大きさの順に並べると、各ビューに対応するモーショ
ン指数の１ビユー毎の変化が小さくなるようにする。得
たローデータｇを２ＤＦＴしてイメージＧを得ると、そ
のイメージＧの中央部分に動く部位の像（第１０図中の
円）が表われ、その周辺にゴースト（第１０図中の円弧
）が表われる。なお、第１０図中のＸ印はノイズを表し
ている。このため、動く部位から離れた部位をゴースト
に妨げられずに観察できるようになる。

［発明が解決しようとする課題］上述のように、ハイソート法は、動く部位をゴーストに
妨げられずに観察したい場合に用いられるか、理論上の
動きと実際の動きは異なるため、動く部位の像からゴー
ストか良好に分離されず、イメージＡ２上にゴーストが
残る問題点かある。

そこで、この発明の目的は、ハイソート法により収集し
たローデータからゴーストの少ないイメージを生成する
ための画像処理方法を提供することにある。

［課題を解決するための手段］第１の観点では、この発明は、ハイソート法により目的
ＦＯＶの２倍分以上のビュー数のローデータを収集する
ローデータ収集ステップと、前記ローデータより目的Ｆ
ＯＶのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステ
ップと、前記ローデータを位相エンコードパルスの大き
さの順に並べたときの奇数番目または偶数番目のローデ
ータを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出
したローデータより目的ＦＯＶのイメージＢを再構成す
る第２のイメージ生成ステップと、前記イメージ八と前
記イメージＢの積から新たなイメージＣを生成する積イ
メージ生成ステップとを有することを特徴とするＭＲイ
メージングにおける画像処理方法を提供する。

第２の観点では、この発明は、ハイソート法により目的
ＦＯＶの２倍分以上のビュー数のローデータを収集する
ローデータ収集ステップと、前記ローデータより目的Ｆ
ＯＶのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステ
ップと、前記ローブ−タラ位相エンコードパルスの大き
さの順に並べたときの奇数番目または偶数番目のローデ
ータを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出
したローデータより目的ＦＯＶのイメージＢを再構成す
る第２のイメージ生成ステップと、前記イメージＡと前
記イメージＢとから、Ｅｍ＝ｐｍＩＩＡ＋ｑｍ＠Ｂ（ｍ　＝１．２．・・・、Ｎｐｍ、ｑｍは実数、ｐｍとｐｍ−１は符号が反対、ｑｍとｑｍ−１は符号が反対、ｐ　ｍ十ｑ　ｍ　＝Ｗ（ｍ）で、Ｗ（ｍ）はそのフーリ
エ変換が中央付近のみに値をもつ関数）によりＮ枚のイメージＥｍを作成する重み付けステップ
と、前記Ｎ枚のイメージＥｍの対応するデータ間でフー
リエ変換を行ってイメージＨｊを作成し、その中央のイ
メージＨＯを新たなイメージとする中央イメージ生成ス
テップとを有することを特徴とするＭＲイメージングに
おける画像処理方法を提供する。

［作用］上記第１の観点によるこの発明の画像処理方法では、ハ
イソート法により収集したローデータを位相エンコード
パルスの大きさの順に並べたときの奇数番目または偶数
番目のローデータを取り出すが、この取り出したローデ
ータにおけるビューとモーション指数の関係は、ローソ
ート法におけるビューとモーション指数の関係に近似し
ている。

そこで、前記取り出したローデータより目的ＦＯＶのイ
メージＢを再構成すると、そのイメージＢは、ローソー
ト法で得られるイメージのように、動く部位の像の近傍
にゴーストが集っている。

一方、ハイソート法により得たイメージＡでは、先述の
ように、動く部位の像からゴーストが離れている。

そこで、イメージＡとイメージＢの積イメージＣを取れ
ば、実体のある部位の像は同じ場所にあるために影響を
受けないが、ゴーストは表われる場所が違うためにキャ
ンセルされる。従って、よりゴーストを低減したイメー
ジが得られる。

第２の観点による画像処理方法では、前記イメージ八と
前記イメージＢとに所定の係数ｑｍ、　　ｐｍを乗算し
て新たなイメージＥｍを作る。そして、Ｎ枚のイメージ
Ｅｍの対応するデータ間でフーリエ変換を行う。

ところで、ゴーストはイメージＡとイメージＢの異なる
場所に表われるから、係数ｐｍがゴーストに乗算された
項と、係数ｑＩ１１がゴーストに乗算された項とが同時
に表われることはなく、一方のみが表われる。ところが
、係数ｐｍ、ｑｍは、隣接するイメージＥｍ間では激し
く変動するように定義されているから、フーリエ変換し
た後のイメージＨｊでは、ゴーストは、中央から離れて
表われる。

一方、実体のある部位の像はイメージＡとイメジＢの同
じ場所に表われるから、係数ｐｍが実体のある部位の像
に乗算された項と、係数ｑｍが実体のある部位の像に乗
算された項とが同時に表われる。つまり、実体のある部
位の像については、係数ｐｍと係数ｑＩ１１の和のフー
リエ変換が行われることになる。この係数ｐｍと係数ｑ
ｍの和のフーリエ変換は中央付近のみに値を持つように
定義されているから、フーリエ変換した後のイメージＨ
ｊでは、実体のある部位の像は、中央に集中して表われ
る。

従って、Ｎ枚のイメージＥｍのフーリエ変換後のイメー
ジＨｊの中央のイメージＨＯをとれば、よりゴーストを
低減したイメージを得られる。

［実施例］以下、図に示す実施例に基づいてこの発明をさらに詳細
に説明する。なお、これによりこの発明が限定されるも
のではない。

第６図は、この発明のＭＲイメージングにおける画像処
理方法を実施するＭＲＩ装置１を示すブロック図である
。

計算機２は、操作卓１３からの指示に基づき、全体の作
動を制御する。

シーケンスコントローラ３は、記憶しているシ−ケンス
に基づいて、磁場駆動回路４を作動させ、マグネットア
センブリ５の静磁場コイル、勾配磁場コイルで静磁場、
勾配磁場を発生させる。また、ゲート変調回路７を制御
し、ＲＦ発振回路６で発生したＲＦ倍信号変調して、Ｒ
Ｆ電力増幅器８からマグネットアセンブリ５の送信コイ
ルに加える。

マグネットアセンブリ５の受信コイルで得られたＮＭＲ
信号は、前置増幅器９を介して位相検波器ｌＯに入力さ
れ、さらにＡＤ変換器１１を介して計算器２に入力され
る。

計算機２は、ＡＤ変換器１１から得たＮＭＲ信号のデー
タに基づき、イメージを再構成し、表示装置１２で表示
する。

この発明のＭＲイメージングにおける画像処理方法は、
計算機２およびシーケンスコントローラ３に記憶された
手順により実施される。

第１図は、この発明のＭＲイメージングにおける画像処
理方法の第１実施例のフロー図である。

ステップＳ１では、ハイソート法により目的ＦＯＶの２
倍分のビュー数のローデータを収集し、位相エンコーデ
ィングパルスの大きさの順に並べる。そのローデータを
ｄとする。

ステップＳ２で、前記ローデータｄを２ＤＦＴして、イ
メージＡＩを得る。

ステップＳ３では、中央の目的ＦＯＶ部分を取り出し、
イメージＡ２を得る。

上記ステップ８１〜Ｓ３は、従来公知の処理であり、こ
れにより得られるイメージＡ２には、第２図に示すよう
に、動く部位の像（第２図の円）と、それから離れた場
所にゴースト（第２図の円弧）がある。また、ノイズ（
第２図の×印）がある。

ステップＳ４では、ローデータｄの奇数番目のビューの
ローデータを集める。これをローデータｄｏとする。

ステップＳ５では、前記ローデータｄＯを、２ＤＦＴし
て、イメージＢ１を得る。前記ステップＳ４で選んだロ
ーデータｄｏは、各ビューの位相エンコーディングパル
スの大きさとモーション指数の関係が、ローソート法に
おける関係に近似しているため、前記イメージＢｌは、
ローソート法によるイメージと近似したものとなる。す
なわち、第２図に示すように、動く部位の像の近傍にゴ
ーストが集っている。

ステップＳ６では、前記イメージＡ２とイメージＢｌの
積を計算する。イメージＡ２．Ｂｌは複素数イメージで
あるから、Ａ２と、旧の複素共役の積を演算する。イメ
ージＡ２とイメージＢｌとにおいて、実体のある部位の
像は同し位置に表われるが、ゴーストは動く部位の像が
ら離れた場所または動く部位の像の近傍のどちらかに表
われる。そこで、上記積演算を行えば、実体のある部位
の像については位相がキャンセルされて値が正実となる
が、ゴーストおよびノイズについては正実にならない。

このため、上記積演算の結果のリアルパートの正の値の
み取り出し、他は０にしてイメージＣ１を得ると、第２
図に示すように、実体のある部位の像が残り、ゴースト
およびノイズが殆ど消去されたイメージとなる。

ステップ８７〜ステツプｓ９は、上記ステップ８４〜ス
テツプＳ６と同様の処理により、ローデータｄの偶数番
目のビューのローデータｄｏがらイメージＣ２を得るも
のである。

ステップＳＩＯは、ゴーストやノイズをさらに除去する
ための処理であり、イメージｃ１と０２の平均の平方根
を取り、イメージＤを得る。平均は、算術平均でもよい
し、幾何平均でもよい。

般的には、幾何平均の方が、効果か大きい。イメージは
、絶対値を表示するため、平方根をとる。

以上の第１実施例により得られるイメージＤは、従来に
比べてゴーストやノイズの少ないイメージである。

なお、偶数番目のビューのローデータを集めたローデー
タｄｏは１／２ピクセル分だけローデータがビュ一方向
にシフトすることになるので、それによる−次の位相変
化をキャンセルするようにイメージに対して位相補正し
、イメージＢ２を得る必要がある。

また、イメージＡ２とイメージＢｌとが、全体として信
号強度が異なる場合があるので、その場合には一方を定
数倍することにより信号強度をバランスさせる必要があ
る。イメージＡ２とイメージＢ２についても同様である
。

次に、第３図は、この発明のＭＲイメージングにおける
画像処理方法の第２実施例のフロー図である。

ステップ８１〜ステップＳ３．ステップＳ４およびステ
ップＳ５．ステップＳ７およびステップＳ８は、上記第
１実施例における対応するステップと同じ処理である。

ステップＴ１では、イメージＡ２に係数ｐｍを乗算し、
イメージＢ１に係数ｑｍを乗算し、これらを加算して、
イメージＥｍを得る。これをｍ＝１、・・・、Ｎについ
て行い、Ｎ枚のイメージを得る。

すなわち、Ｅｍ＝ｐｍ−Ａ２　＋ｑｍ・Ｂｌ（ｍ＝１．　・・・、Ｎ）ｐｍ、ｑｍは次の条件を満足するように定める。

■ｂｍ、ｑｍは実数である。

■ｐｍ＋ｑｍ−Ｗ　（ｍ）Ｗ（ｍ）は、そのフーリエ変換が中央付近のみに値を持
つような関数である。例えば、定数や。

三角関数がある。

■ｐｍとｐｍ−１は符号が反対である。

ｑｍとｑｍ−１は符号が反対である。

例えば、Ｎ＝８、Ｗ（ｍ）＝１の場合は、第４図に示す
ように係数ｐｍ、ｑｍを選ぶことが出来る。

ステップＴ２では、Ｎ枚のイメージＥｍの対応部分をそ
れぞれフーリエ変換し、イメージＨｊを生成する。第５
図はこの状態を概念的に表わしたものである。ゴースト
については、係数ｐｍ、　　ｑｍが単独で乗算されるた
め、フーリエ変換されることによりナイキスト周波数付
近に大きなパワーを持つことになる。そこで、中央から
離れたイメージ上に表われる。一方、実体のある部位の
像については、係数ｐｍ、ｑｍが同時に乗算されるが、
ｐｍ＋ｑｍ＝１であるから、中央のイメージＨＯ上に表
われることになる。

ステップＴ３では、中央のイメージＨＯを取り出す。

これにより、ゴーストやノイズの少ないイメージが得ら
れることになる。

ステップ８１〜ステツプＴ６は、ローデータｄの偶数番
目のビューのローデータｄｅを用いる以外は前記ステッ
プＴ１−ステップＴ３と同様の処理である。

なお、イメージＨＯまたはイメージＲＯのいずれか一方
を生成するだけでもよいが、これら両イメージＨＯ，Ｒ
Ｏに対して前記第１実施例のステップＳ６の処理を適用
すれば、さらにゴーストやノイズを低減したイメージを
得ることが出来る。

この場合、先述した位相補正をイメージＲＯに施す必要
はない。

［発明の効果コこの発明のＭＲイメージングにおける画像処理方法によ
れば、ハイソート法によるイメージに残っていたゴース
トやノイズも除去され、高品質のイメージを得られるよ
うになる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明のＭＲイメージングにおける画像処理
方法の第１実施例のフロー図、第２図は第１実施例の結
果として得られるローデータおよびイメージの概念図、
第３図はこの発明のＭＲイメージングにおける画像処理
方法の第２実施例のフロー図、第４図は第２実施例にお
ける係数ｐｍｑｍの具体例の概念図、第５図は第２実施
例の結果として得られるイメージの概念図、第６図はこ
の発明のＭＲイメージングにおける画像処理方法を実施
するＭＲＩ装置の一例のブロック図、第７図はハイソー
ト法のフロー図、第８図は）１イソート法を概念的に示
す説明図、第９図はローソート法のフロー図、第１０図
はローソート法を概念的に示す説明図である。（符号の説明）１・・・ＭＨＩ装置２・・・計算機３・・・シーケンスコントローラｄ・・・ハイソート法により得たローデータｄｏ・・・
奇数番目のビューを集めたローデータｄｅ・・・偶数番
目のビューを集めたローデータＡ２・・・ハイソート法
によるイメージＢ１・・・ローデータｄＯから得たイメ
ージＢ２・・・ローデータｄｅから得たイメージＣＩ、
Ｃ２・・・積のイメージＥｍ・・・重み付けして得られたイメージＨｊ、　Ｒｊ
・・・イメージＥｍ、Ｋｍをフーリエ変換して得たイメ
ージＨｏ、Ｒｏ・・・中央のイメージ。

Claims

【特許請求の範囲】１、ハイソート法により目的ＦＯＶの２倍分以上のビュ
ー数のローデータを収集するローデータ収集ステップと
、前記ローデータより目的ＦＯＶのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステップと、前記ローデータを位相エンコードパルスの大きさの順に並べたときの奇数番目または偶数番目のロ
ーデータを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出したローデータより目的ＦＯＶのイメージＢを再構成する第２のイメージ生成ステップ
と、前記イメージＡと前記イメージＢの積から新たなイメージＣを生成する積イメージ生成ステップとを有することを特徴とするＭＲイメージングにおける画
像処理方法。２、ハイソート法により目的ＦＯＶの２倍分以上のビュ
ー数のローデータを収集するローデータ収集ステップと
、前記ローデータより目的ＦＯＶのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステップと、前記ローデータを位相エンコードパルスの大きさの順に並べたときの奇数番目または偶数番目のロ
ーデータを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出したローデータより目的ＦＯＶのイメージＢを再構成する第２のイメージ生成ステップ
と、前記イメージＡと前記イメージＢとから、Ｅｍ＝ｐｍ・Ａ＋ｑｍ・Ｂ（ｍ＝１、２、・・・、Ｎｐｍ、ｑｍは実数、ｐｍとｐｍ−１は符号が反対、ｑｍとｑｍ−１は符号が反対、ｐｍ＋ｑｍ＝Ｗ（ｍ）で、Ｗ（ｍ）はそのフーリエ変換
が中央付近のみに値をもつ関数）よりＮ枚のイメージＥｍを作成する重み付けステップと
、前記Ｎ枚のイメージＥｍの対応するデータ間でフーリエ変換を行ってイメージＨｊを作成し、その
中央のイメージＨ０を新たなイメージとする中央イメー
ジ生成ステップとを有することを特徴とするＭＲイメージングにおける画
像処理方法。