WO2006077715A1 - 磁気共鳴イメージング装置 - Google Patents

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WO2006077715A1
WO2006077715A1 PCT/JP2005/023646 JP2005023646W WO2006077715A1 WO 2006077715 A1 WO2006077715 A1 WO 2006077715A1 JP 2005023646 W JP2005023646 W JP 2005023646W WO 2006077715 A1 WO2006077715 A1 WO 2006077715A1
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Yo Taniguchi
Hisaaki Ochi
Masahiro Takizawa
Tetsuhiko Takahashi
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Hitachi Medical Corporation
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    • G01R33/5615—Echo train techniques involving acquiring plural, differently encoded, echo signals after one RF excitation, e.g. using gradient refocusing in echo planar imaging [EPI], RF refocusing in rapid acquisition with relaxation enhancement [RARE] or using both RF and gradient refocusing in gradient and spin echo imaging [GRASE]
    • G01R33/5616—Echo train techniques involving acquiring plural, differently encoded, echo signals after one RF excitation, e.g. using gradient refocusing in echo planar imaging [EPI], RF refocusing in rapid acquisition with relaxation enhancement [RARE] or using both RF and gradient refocusing in gradient and spin echo imaging [GRASE] using gradient refocusing, e.g. EPI

Definitions

  • the present invention relates to a magnetic resonance imaging technique.
  • a nuclear magnetic resonance imaging (MRI) device is a medical device that causes nuclear magnetic resonance to occur in a hydrogen atomic nucleus in an arbitrary plane that crosses a subject, and obtains a tomographic image in that plane from the generated nuclear magnetic resonance signal.
  • This is a diagnostic imaging apparatus.
  • a slice gradient magnetic field that specifies a plane for obtaining a tomographic image of a subject is applied, and at the same time, an excitation pulse that excites a magnetic field in the plane is applied, and the magnetization excited thereby The nuclear magnetic resonance signal (echo) generated at the convergence stage is obtained.
  • a phase encoding gradient magnetic field and a readout gradient magnetic field in a direction perpendicular to each other in the tomographic plane are applied between the excitation and the echo.
  • the measured echoes are placed in k-space, where the horizontal axis is kx and the vertical axis is ky, and image reconstruction is performed by inverse Fourier transform.
  • a pulse for generating an echo and each gradient magnetic field are applied based on a preset pulse sequence.
  • Various pulse sequences are known depending on the purpose.
  • the gradient echo (GrE) type high-speed imaging method operates by repeating the pulse sequence and sequentially changes the phase encoding gradient magnetic field for each repetition, so that the number required to obtain one tomographic image is obtained. This is a method of measuring echoes in sequence.
  • Fig. 1 shows the pulse sequence of GrE-type hybrid radial scan, one of the radial scans, and Fig. 2 shows the arrangement of the measured echoes in k-space.
  • a case where four blocks are set in the k space will be described as an example.
  • this pulse sequence 701 is as follows. z-direction slice gradient magnetic field pulse 701-! ⁇ Application of 701-4 and gradient magnetic field pulse for dephase 702-! ⁇ 702-4 Along with proton resonance frequency f0 high frequency magnetic field (RF) magnetic field for excitation 700-! Apply ⁇ 70 0-4 to induce nuclear magnetic resonance phenomenon in protons in a slice in the target object. And for the dephase, the gradient magnetic field panorace 705—! ⁇ 705-4, 706-! ⁇ After marking 706-4, read out gradient pulse 703-! ⁇ 703-4, 704-! ⁇ While applying 704-4 nuclear magnetic resonance signal (echo) 707-! Measure 707-4.
  • RF high frequency magnetic field
  • Pulse sequence 701 consists of four notes 708-1, 708-2, 708-3, and 708-4, each of which has a gradient magnetic field for the dephase. Nores 705—! ⁇ 705-4 and 706-! ⁇ 706-Force of changing the size of 4 S and so on, repeated Cr times.
  • the echoes 707-1, 707-2, 707-3, and 707-4 measured at each part are blocks 1, 2, 3, and, respectively, equally spaced in the ⁇ direction as shown in Fig. 2. 4, the position within each echo block is 705—! ⁇ 705-4 and 706-! ⁇ 706 — Determined by the size of 4.
  • FIG. 2 the central portion of the k-space corresponding to the low frequency portion of the spatial frequency of the image is repeatedly captured.
  • This region is referred to as a reference region 222.
  • a method of correcting rotation and translation among the movements of the subject generated between the blocks using the reference region 222 has been proposed (for example, see Non-Patent Document 2). In this method, first, the rotation amount is detected and corrected, and then the parallel movement amount is detected and corrected.
  • correlation processing is performed in the k space by using the fact that the rotation of the image space is directly the rotation of the absolute value of the k space.
  • the reference area of each block is gridded on the k space, and the average is used as the standard data.
  • the reference area data of each block is gridded while rotating, and the angle that maximizes the correlation value with the standard data is obtained.
  • the parallel movement amount is obtained by calculating the peak position of the data obtained by Fourier transform using the average of the reference data of each block gridded after rotation correction as the reference data and the product with the reference area data of each block. Use to detect.
  • Non-Patent Document 1 Jackson JI, Meyer CH, Nishimura DG: Selection of a Convolution Function for Fourier Inversion Using Gridding, IEEE Trans. Med. Imaging, Vol. 10, No • 3, pp. 473-478, 1991
  • Non-Patent Document 2 J. G. Pipe: Motion Correction With PROPELLER MRI: Application to Head Motion and Free-Breathmg Cardiac Imaging, Magn. Reson. Med., Pp. 963 -969, 1999
  • Non-Patent Document 3 “Echo Train Length and Number of Blades in PR 0 PELLER Method on the Effect of Motion Correction (Computer Simulation)”, Journal of Japanese Society of Radiological Technology, No. 60, No. 2, No. Pages 264-269
  • An object of the present invention is to provide a magnetic resonance imaging apparatus capable of detecting and correcting body motion with high accuracy and short processing time in a radial scan.
  • the present invention performs body motion detection processing in an image space.
  • a template is created in which the reference data is moved in advance by a predetermined rotation amount and translation amount, and then the detection process is performed.
  • the basic configuration is to do.
  • A a control device that controls a pulse sequence for detecting a magnetic resonance signal generated by subject force by applying a high-frequency magnetic field and a gradient magnetic field to a subject placed in a static magnetic field; And an arithmetic unit that processes the signal, and the control unit (1) controls a pulse sequence that performs a radial scan, and (2) collects a first echo group by executing the pulse sequence. And (3) collecting the n th (n is an integer greater than or equal to 2) echo group by executing the noise sequence,
  • the rotation template includes a general rotation template and a detailed rotation template having an angle difference smaller than that of the general rotation template. Consists of a general translation template and a detailed translation template having a smaller translation distance than the general translation template.
  • the translation template is used, and the detailed rotation template and the detailed translation template are used in the second and subsequent processes (5) and (6).
  • the invention's effect [0018] it is possible to detect body movement in a short time by using a template. Further, since the processing is performed in the image area, body movement can be detected with high accuracy even in an image with a low S / N. Noh.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a schematic configuration of a magnetic resonance merging apparatus to which the present invention is applied.
  • 101 is a magnet that generates a static magnetic field
  • 102 is a coil that generates a gradient magnetic field
  • 103 is a subject (for example, a living body)
  • the subject 103 is a static magnetic field generated by the magnet 101.
  • the sequencer 104 sends commands to the gradient magnetic field power source 105 and the high frequency magnetic field generator 106 to generate a gradient magnetic field and a high frequency magnetic field, respectively.
  • the high frequency magnetic field is applied to the subject 103 through the probe 107.
  • a signal generated from the subject 103 is received by the probe 107 and detected by the receiver 108.
  • a nuclear magnetic resonance frequency (hereinafter referred to as a detection reference frequency) as a reference for detection is set by the sequencer 104.
  • the detected signal is sent to the computer 109, where signal processing such as image reconstruction is performed.
  • the result is displayed on the display 110.
  • the detected signal and measurement conditions can be stored in the storage medium 111 as necessary.
  • the shim coil 112 When it is necessary to adjust the static magnetic field uniformity, the shim coil 112 is used.
  • the shimkin 112 has a plurality of channels, and a current is supplied from the shim power supply 113.
  • the current flowing in each shim coil is controlled by the sequencer 104.
  • the sequencer 104 sends a command to the shim power supply 113 to generate an additional magnetic field from the coil 112 so as to correct the static magnetic field inhomogeneity.
  • sequencer 104 normally performs control so that each device operates at a preprogrammed timing and intensity.
  • the ones that describe the timing and intensity of the high-frequency magnetic field, gradient magnetic field, and signal reception are called pulse sequences.
  • the body motion detection process is a template in which the reference image of block 1 is rotated and translated in advance.
  • the matching process is a process for obtaining the smallest difference between the two images.
  • Rotation of the reconstruction data and parallel movement correction processing are performed using the detected rotation 'parallel movement amount.
  • the parallel movement is corrected in k space using dx and dy obtained by the body motion detection process.
  • the rotation correction is performed by correcting the block angle in the gridding of the subsequent processing. Therefore, the reconstruction data corrected with translation and theta [k] are passed as input for the gridding process.
  • the correction process is sequentially performed every time data of one block is measured as shown in FIG.
  • Judgment as to whether or not the detection has been performed normally is made based on the fact that the minimum value of the objective function is larger than that of other blocks, and the minimum point of the objective function is within the range of the template.
  • the re-measurement of blocks that have not been successfully detected is not only to collect the blocks requiring re-measurement at the end as in process (6), but also to re-measure during the measurement of block 2 to block bl. You can measure this block.
  • the reference area data 805 of block 1 is reconstructed (301) to create a reference image (absolute value image) (302) (step 501).
  • the number of pixels is Cr x Cr, where the number of pixels in one block is Cr.
  • the reference image is preliminarily subjected to centering processing in order to improve the convergence of later rotation detection. That is, a projected image of the reference image in each of the x and y directions is created and translated so that an area equal to or greater than the maximum luminance value ⁇ (threshold) is the center of the visual field. Let this translation amount be dx [l] and dy [l]. The (threshold) depends on the image quality, but is usually around 0.4.
  • a template is created using the reference image of block 1 (step 502).
  • the rotation template consists of a set of images A in which the reference image is rotated with a step of rotation angle in the range of-(approximately rotation detection range) to + (approximately rotation detection range) (approximately rotation detection step), and (detailed rotation detection) This is the union of the set B of images obtained by rotating the reference image with the step of rotation angle (detailed rotation detection step) in the range of (range) to + (detailed rotation detection range).
  • the rotation of the reference image is created by, for example, an interpolation image creation process described later. In Fig. 4, the rotation angle of set A is larger than that of set B.
  • the approximate rotation detection range covers an expected range of the rotational movement of the subject. Set. In normal shooting, for example, the approximate rotation detection range is 16 degrees. The smaller the detailed rotation detection step, the longer the force processing time for improving the accuracy of rotation detection. Usually it is about 1 degree.
  • the approximate rotation detection step is about several times the detailed rotation detection step, and is usually about 2 degrees.
  • the detailed rotation detection range should be at least twice the approximate rotation detection step, usually about 8 degrees.
  • the translation template has a translation step in the range of-(approximately translation detection range) to + (approximately translation detection range) as (approximately translation detection step), and the reference image is x, y Set C as the set of images translated in both directions, and the reference image as the step (detailed translation detection step) for the translation in the range from 1 (detailed translation detection range) to + (detailed translation detection range).
  • This is the union of the set D of images translated in both x and y directions.
  • the translation is performed by converting the reference image into k-space and changing the phase. In Fig. 4, the translation amount of set C shows a greater translation amount than set D.
  • the approximate translation detection range is set to cover an expected range of translation of the subject. In normal photographing (128 pixels), for example, the approximate translation detection range is set to 6 pixels. The smaller the detailed translation detection step, the more accurate the translation detection, but the processing time becomes longer. Normally it is about 1 pixel.
  • the approximate parallel movement detection step is about several times the detailed parallel movement detection step, and is usually about 3 pixels.
  • the detailed translation detection range should be at least twice the approximate translation detection step, usually 2 pixels.
  • a reference image of block k is created (step 504).
  • the first rotation detection and parallel movement detection are performed (steps 506 and 507).
  • This process is a process for detecting the rotation amount and the parallel movement amount by the matching process with the template. Detection is as follows: rotation 1st time ⁇ parallel movement 1st time ⁇ rotation 2nd time ⁇ parallel movement 2nd time ⁇ rotation 3rd time ⁇ parallel movement 3rd time and so on, rotation amount (or parallel movement amount) and previous rotation amount (Or translation amount)
  • the process ends when both the out-convergence determination value and the parallel movement detection convergence determination value are satisfied (steps 508, 511, and 513), or the number of repetitions reaches the maximum value (step 515).
  • the rotation detection convergence determination value and the translation detection convergence determination value are 0.05 degrees and 0.01 pixels, respectively, and the maximum number of repetitions is about 10.
  • the rotation angle that minimizes the objective function is determined as the solution for each image included in the reference image of block k and the general rotation template.
  • the objective function can be any function that represents the difference between the two images. For example, the square sum of the difference between two images.
  • the sample points of the objective function are also discrete. Therefore, interpolation (usually a cubic function is sufficient) is used to determine the minimum value.
  • FIG. 5 is an example of a graph in which the value of the objective function is plotted. From this, the minimum rotation angle can be calculated as -5.12 degrees. Let theta [k, 1] be the calculated angle.
  • the original reference image is rotated by the detected rotation angle theta [k, 1]. This process is performed by an interpolation image creation process described later.
  • the first translation is detected by matching with the approximate translation template (step 507).
  • the objective function is two-dimensional. Therefore, two-dimensional interpolation is also used to determine the minimum value. A cubic function is usually sufficient as the interpolation order.
  • FIG. 6 is an example of a graph displaying the value of the objective function as a grayscale image. From this, the minimum translation amount is calculated as (1.43, 0.27) pixels. Let the calculated amount of translation be (dx [k, 2 dy, dy [k, 2]).
  • the original reference image is moved by the rotation amount and the parallel movement amount detected so far. This process is performed by an interpolation image creation process described later.
  • a convergence determination is made between rotation detection and parallel movement detection (step 508). Convergence judgment is made when the previous rotational movement amount or parallel movement amount has become smaller than a predesignated value (convergence judgment value), and jumps to step 516. For example, if the convergence judgment value is 0.01 pixel for parallel movement and 0.05 degree for rotational movement, sufficient detection accuracy can be obtained. [0045] If the convergence is not determined in the convergence determination (step 508), the second and subsequent rotation detection and parallel movement detection are continued.
  • the number of body motion detections kk is set to 2 (step 509).
  • rotation detection and rotation are performed as in step 506 (step 510).
  • convergence determination is performed in the same manner as in step 508 (step 511). If converged, the process jumps to step 516. Otherwise, the same translation detection and translation as in step 507 are performed (step 512).
  • convergence determination is performed in the same manner as in step 508 (step 513). If the convergence has occurred, the process jumps to step 516. Otherwise, kk is increased by 1 (step 514).
  • nk is the maximum number of body motion detection specified in advance, and if it is usually set to about 10, sufficient detection accuracy can be obtained. Even if this value is set to about 10 or more, the detection accuracy is rarely improved only by extending the calculation time in normal imaging.
  • step 516 the rotation amount and the translation amount are calculated (step 516), k is increased by 1 (step 517), and step 504 force is processed until all blocks are processed. Repeat 517 (step 518).
  • body motion can be detected in a short time, and an image free from artifacts can be reconstructed.
  • body motion can be detected accurately even in low S / N images.
  • An example of such a case is brain function imaging.
  • functional brain imaging for example, images are taken continuously for 5 minutes at 1-second intervals to reconstruct a total of 300 images.
  • the subject repeats an idle state (rest state) and an activity state (task state) such as moving fingers every minute.
  • the average of the images taken in the first resting state after taking the image is also subtracted from the subsequent image power, and the brain active area is extracted by statistical processing. If the subject moves during imaging, there will be a gap between the images, and it will not be possible to match the parts when taking the difference between the images, so all images must be in the same position.
  • the method of the present embodiment is applied: !!
  • the power of the image that can be corrected is corrected at different positions between the images. Therefore, in order to eliminate misalignment between images, body motion detection and correction for each block of all images is performed using a template created from one block.
  • rephase gradient magnetic fields 209, 210, and 211 are applied to return the magnetization phase and prepare for the next excitation.
  • the above procedure is repeated Ne times with the repetition time TR, and Ne echoes are measured.
  • the echo is placed in k-space.
  • Dephase gradient magnetic field pulse 204 and rephase gradient magnetic field pulse 209 are from _Ne / 2 to Ne / 2_1, and dephase gradient magnetic field pulse 205 and rephase gradient magnetic field pulse 2 09 are from 0 through _Ne / 2.
  • the readout gradient magnetic field pulse 206 changes from Ne / 2 to -Ne / 2-l
  • the readout gradient magnetic field pulse 207 changes from 0 to 1 through Ne / 2.
  • the order of change is such that echoes are placed in four blocks (117-1 to 117-4) in k-space.
  • Fig. 10 shows the k-space at this time.
  • the echo arrangement of each block is as follows: echo rotation angle 802 force 3 ⁇ 4 X 180 / Ne degree, rotation angle offset 118-1 ⁇ : 118-4 force 0 degree (Fig. 10 (a)), 180 / Ne degree ( Fig. 10 (b)), 2 X 180 / Ne degrees (Fig. 10 (c)), and 3 X 180 / Ne degrees (Fig. 10 (d)).
  • the reference area is 115 circular areas as shown in the figure.
  • the reference image is created by gridding the data in this area.
  • the reference image matrix size is Cr X.
  • Cr is small and the accuracy of motion detection is low, the accuracy may improve if the number of pixels is about 32 X 32 by zero fill after gridding.
  • the reference image is preliminarily centered in order to improve the convergence of later rotation detection.
  • a projected image of the reference image in the x and y directions is created, and the reference image is translated so that an area equal to or greater than the maximum luminance value x (threshold value) becomes the center of the visual field.
  • x (threshold) is a power that depends on image quality, usually about 0.4.
  • Subsequent body motion detection and correction processing is the same as in the case of No, Ivliz radial.
  • the corrected data is arranged in k-space 116 and reconstructed by gridding as shown in Fig. 10 (e).
  • body movement can be detected and corrected even in a radial scan, and an image with no displacement or artifact can be obtained.
  • the magnetic resonance imaging technique according to the present invention can detect a body motion in a short time by using a template, and since it is processed in an image region, it can be accurately performed even in a low S / N image. Body movement can be detected. Therefore, it can be said that the medical and industrial significance of the present invention is great.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining a pulse sequence of a conventional GrE hybrid radial scan.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining the k-space of a conventional GrE hybrid radial scan.
  • FIG. 3 is a diagram showing a flowchart for body movement detection in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a template in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram showing a change in an objective function when rotation is detected in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram showing a change in an objective function when a parallel movement is detected in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the timing of measurement and processing in one embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram showing a configuration example of a nuclear magnetic resonance imaging apparatus to which the present invention is applied.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a GrE radial scan pulse sequence according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a radial scan block according to an embodiment of the present invention.
  • 101 Magnet that generates a static magnetic field
  • 102 Gradient magnetic field coil
  • 103 Subject
  • 104 Sequencer
  • 105 Gradient magnetic field power supply
  • 106 High frequency magnetic field generator
  • 107 ... Probe
  • 108 ... Receiver
  • 109 ... Computer
  • 110 ... Display
  • 111 Storage medium
  • 112 Simcoinore
  • 113 ... Sim power supply
  • 115 ... Reference region, 116 "'space, 201 ... slice gradient magnetic field, 202 ... high frequency magnetic field (RF) pulse for magnetization excitation, 203-205 ... gradient gradient magnetic field for dephase.
  • RF magnetic field

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Abstract

　ラジアル系スキャンで精度良く、処理時間も短い体動検出・補正が可能な磁気共鳴イメージング装置を提供する 　静磁場の中に置かれた被検体に、高周波磁場、傾斜磁場を印加して、前記被検体から発生する磁気共鳴信号を検出するパルスシーケンスを制御する制御装置と、前記信号を処理する演算装置とを有し、前記演算装置は、前記被検体の体動検出処理を画像空間で行なうとともに、前記画像のｋ空間データの低域部分を用いて再構成した画像を基準データとして、前記基準データをあらかじめ所定の回転量と平行移動量だけ移動させてテンプレートを作成し、作成された前記テンプレートを用いて前記検出処理を行うことを特徴とする。

Description

明 細 書
磁気共鳴イメージング装置
技術分野
[0001] 本発明は、磁気共鳴イメージング技術に関する。
背景技術
[0002] 核磁気共鳴イメージング (MRI)装置は、被検体を横切る任意の平面内の水素原 子核に核磁気共鳴を起こさせ、発生する核磁気共鳴信号からその平面内における 断層像を得る医用画像診断装置である。一般的には、被検体の断層像を得ようとす る平面を特定するスライス傾斜磁場を印加すると同時にその平面内の磁ィヒを励起さ せる励起パルスを与え、これにより励起された磁化が収束する段階で発生する核磁 気共鳴信号 (エコー）を得る。磁化に位置情報を与えるため、励起からエコーを得る までの間に、断層面内で互いに垂直な方向の位相エンコード傾斜磁場とリードアウト 傾斜磁場を印加する。計測されたエコーは、横軸を kx、縦軸を kyとする k空間に配 置され、逆フーリエ変換によって画像再構成が行われる。
[0003] エコーを発生させるためのパルスと各傾斜磁場は、あらかじめ設定されたパルスシ 一ケンスに基づいて印加されるようになっている。このパルスシーケンスは、 目的に応 じて種々のものが知られている。例えば、グラディエントエコー（GrE)タイプの高速撮 影法は、そのパルスシーケンスを繰り返して作動させ、繰り返しごとに位相エンコード 傾斜磁場を順次変化させることにより、 1枚の断層像を得るために必要な数のエコー を順次計測してレ、く方法である。
[0004] ラジアル系スキャンの一つである GrEタイプのハイブリッドラジアルスキャンのパルス シーケンスを、図 1に示し、計測されたエコーの k空間上配置を、図 2に示す。ここで は、 k空間に 4個のブロックを設定する場合を例として説明する。
[0005] このパルスシーケンス 701の動作は、以下のとおりである。 z方向のスライス傾斜磁 場パルス 701-：！〜 701-4の印加とディフェーズ用傾斜磁場パルス 702-：！〜 702-4 とともにプロトンの共鳴周波数 f0の磁ィ匕励起用高周波磁場 (RF)ノ^レス 700-：！〜 70 0-4を印加し、対象物体内のあるスライスのプロトンに核磁気共鳴現象を誘起する。 そして、ディフェーズ用 f頃斜磁場パノレス 705—：！〜 705—4、 706—：！〜 706—4を印カロし た後、リードアウト傾斜磁場パルス 703-：！〜 703-4、 704-：！〜 704-4を印加しながら 核磁気共鳴信号（エコー） 707-：！〜 707-4を計測する。パルスシーケンス 701は、 4 つのノ ート 708— 1、 708—2、 708—3、 708—4力、らなり、それぞれ力 ディフェーズ用 ί頃斜磁場ノヽ。ノレス 705—：！〜 705—4と 706—：！〜 706— 4の大きさを変ィ匕させな力 Sら、 Cr 回繰り返される。各パートで計測されるエコー 707-1、 707-2、 707-3、 707-4は、 ぞれぞれ、図 2のように Θ方向に等間隔に置かれたブロック 1、 2、 3、 4に配置され、 各エコーのブロック内の位置は、 705—：！〜 705—4と 706—：！〜 706— 4の大きさによつ て決まる。
[0006] この k空間をグリッディングによって格子状の空間に変換した (例えば、非特許文献 1参照）後、 2次元逆フーリエ変換によって画像再構成が行われる。 1画像当たりの撮 影時間は、パート 708-：！〜 708-4の時間（TR)とエコー数の積となる。例えば、 TR = 4msとして 128エコーで 1枚の画像を再構成した場合、 512ミリ秒である。
[0007] この撮影法によると、図 2において、画像の空間周波数の低域部分に相当する k空 間の中心部分を繰り返し撮影している。この領域を参照領域 222と呼ぶ。この参照領 域 222を用いて各ブロック間に発生した被検体の動きのうち、回転と平行移動を補正 する方法が提案されている (例えば、非特許文献 2参照）。この方法では、まず回転 量を検出して補正した後、平行移動量を検出して補正する。
[0008] 回転検出では、画像空間の回転がそのまま k空間の絶対値の回転となることを利用 して、 k空間上で相関処理を行う。 k空間上で各ブロックの参照領域をグリッディングし 、その平均を基準データとする。各ブロックの参照領域データを回転させながらグリツ デイングし、基準データとの相関値が最大となる角度を求める。
[0009] 平行移動量は、回転補正後にグリッディングした各ブロックの参照データの平均を 基準データとし、各ブロックの参照領域データとの積をとつてフーリエ変換して得られ たデータのピーク位置を用いて検出する。
[0010] k空間へのデータ充填については、 periodically rotated overlapping parallel
lines with enhanced reconstruction法において、各励起ごとに収集するエコー信号の 束 (blade)のデータに対してそれぞれ 2次元のフーリエ変換を行った上で、位置補正 を行うことの報告がある (例えば、非特許文献 3参照）。
[0011] 非特許文献 1： Jackson JI, Meyer CH， Nishimura DG : Selection of a Convolution Fu nction for Fourier Inversion Using Gridding, IEEE Trans. Med. Imaging, Vol. 10， No • 3, pp. 473-478, 1991
非特許文献 2 : J. G. Pipe : Motion Correction With PROPELLER MRI : Application t o Head Motion and Free-Breathmg Cardiac Imaging, Magn. Reson. Med., pp。 963 -969, 1999
非特許文献 3 :「PR〇PELLER法における Echo Train Lengthと Blade数が動きの補正 に与える影響にっレ、て（コンピュータシュミレーシヨン)」、 日本放射線技術学会雑誌、 第 60卷第 2号、第 264頁-第 269頁
発明の開示
発明が解決しょうとする課題
[0012] し力、しながら、上述したような方法では、画像:!枚ごとに参照領域を平均したデータ を基準データとして用いているため、脳機能計測（fMRI : functional MRI)などの連 続撮影に適用できない。また、 k空間上での処理は一般にノイズに弱ぐ拡散強調画 像などの低 S/Nのデータでは検出精度が低下する。さらに、回転検出の際、基準デ ータを固定して各ブロックの参照領域データを回転させているため、計算効率が悪い といった問題を有する。
[0013] 本発明の目的は、ラジアル系スキャンにおいて、精度良ぐ処理時間も短い体動検 出'補正が可能な磁気共鳴イメージング装置を提供することにある。
課題を解決するための手段
[0014] 上記目的を達成するために、本発明は、体動検出処理を画像空間で行なうとともに
、画像の k空間データの低域部分を用いて再構成した画像を基準データとして、かか る基準データをあらかじめ所定の回転量と平行移動量だけ移動させたテンプレートを 作成してから検出処理を行うことを基本構成とする。
[0015] 以下、本発明による磁気共鳴イメージング装置の代表的な構成例を述べる。
[0016] (A)静磁場の中に置かれた被検体に、高周波磁場、傾斜磁場を印加して、前記被 検体力 発生する磁気共鳴信号を検出するパルスシーケンスを制御する制御装置と 、前記信号を処理する演算装置とを有し、前記制御装置は、 （1)ラジアル系スキャン を実施するパルスシーケンスの制御と、（2)前記パルスシーケンスを実行して第 1の エコー群を収集する制御と、（3)前記ノ^レスシーケンスを実行して第 n (nは、 2以上 の整数）のエコー群を収集する制御とを行い、前記演算装置は、
(1)前記第 1のエコー群の k空間データの低域部分を用いて第 1の低解像度絶対値 画像を再構成する処理と、
(2)前記低解像度絶対値画像をそれぞれ異なる角度で回転させた複数の画像から なる回転テンプレートを作成する処理と、
(3)前記低解像度絶対値画像をそれぞれ異なる距離だけ平行移動させた複数の画 像からなる平行移動テンプレートを作成する処理と、
(4)前記第 nのエコー群 k空間データの低域部分を用いて第 nの低解像度絶対値画 像を再構成する処理と、
(5)前記第 nの低解像度画像と前記回転テンプレートとのマッチングをとつてマツチン グのとれた回転テンプレートの回転量だけ前記第 nの低解像度画像を回転させる処 理と、 (6)前記第 nの低解像度画像と前記平行移動テンプレートとのマッチングをとつ てマッチングのとれた平行移動テンプレートの平行移動量だけ前記第 nの低解像度 画像を平行移動させる処理と、
(7)前記（5)、 (6)の処理を交互に実行して前記回転量と前記平行移動量がほぼゼ 口になるかあるいはあらかじめ設定した上限回数まで繰り返す処理と、を行うことを特 徴とする。
(B)前記構成の磁気共鳴イメージング装置にぉレ、て、前記回転テンプレートは、概 略回転テンプレートと、前記概略回転テンプレートよりも角度差の小さい詳細回転テ ンプレートとからなり、前記平行移動テンプレートは、概略平行移動テンプレートと、 前記概略平行移動テンプレートよりも平行移動距離の差の小さい詳細平行移動テン プレートとからなり、一回目の前記処理（5)、（6)において前記概略回転テンプレート と概略平行移動テンプレートを用い、 2回目以降の前記処理（5)、（6)において前記 詳細回転テンプレートと詳細平行移動テンプレートを用いることを特徴とする。
発明の効果 [0018] 本発明によれば、テンプレートを用いることにより、短時間に体動を検出可能であり 、また、画像領域で処理するため、低 S/Nの画像においても精度良く体動を検出可 能である。
発明を実施するための最良の形態
[0019] 以下、本発明の実施例について、図面を参照して詳述する。
[0020] 図 8は、本発明が適用される磁気共鳴メージング装置の概略構成を示すブロック図 である。
[0021] 図 8において、 101は静磁場を発生するマグネット、 102は傾斜磁場を発生するコ ィル、 103は被検体（例えば、生体）であり、被検体 103はマグネット 101の発生する 静磁場空間内に設置される。また、シーケンサ 104は、傾斜磁場電源 105と高周波 磁場発生器 106に命令を送り、それぞれ傾斜磁場および高周波磁場を発生させる。 高周波磁場は、プローブ 107を通じて被検体 103に印加される。被検体 103から発 生した信号はプローブ 107によって受波され、受信器 108で検波が行われる。検波 の基準とする核磁気共鳴周波数 (以下、検波基準周波数と記す。）は、シーケンサ 10 4によりセットされる。検波された信号は、計算機 109に送られ、ここで画像再構成な どの信号処理が行われる。その結果は、ディスプレイ 110に表示される。必要に応じ て、記憶媒体 111に検波された信号や測定条件を記憶させることもできる。
[0022] また、静磁場均一度を調整する必要があるときは、シムコイル 112を使う。シムコィ ノレ 112は複数のチャネルからなり、シム電源 113により電流が供給される。静磁場均 一度調整時には各シムコイルに流れる電流をシーケンサ 104により制御する。シーケ ンサ 104は、シム電源 113に命令を送り、静磁場不均一を補正するような付加的な磁 場をコイル 112より発生させる。
[0023] なお、シーケンサ 104は、通常、予めプログラムされたタイミング、強度で各装置が 動作するように制御を行う。上記プログラムのうち、特に、高周波磁場、傾斜磁場、信 号受信のタイミングや強度を記述したものはパルスシーケンスと呼ばれている。
[0024] 本実施例では、パルスシーケンスとして、図 1に示す GrEタイプのハイブリッドラジア ルを使用して、一枚の画像を再構成する場合について説明する。
[0025] 体動検出処理は、ブロック 1の参照画像をあらかじめ回転 ·平行移動させたテンプレ ートを作成しておき、このテンプレート画像とブロック 2から bほでの参照画像のマッチ ングをとり、回転量 theta[k]と平行移動量 dx[k]、 dy[k] (k = l、 · · ·、 bl)を求める。マッチ ング処理は、 2枚の画像の差異が最小になるものを求める処理とする。検出された回 転'平行移動量を用いて再構成用データの回転と平行移動の補正処理を行う。平行 移動は、体動検出処理によって求められた dx、 dyを用いて k空間上で補正する。また 、回転補正は後の処理のグリッディングにおけるブロック角度を修正することによって 行う。従って、グリッディング処理の入力として、平行移動補正された再構成用データ と theta[k]を渡す。
[0026] 補正処理は、図 7に示すように一つのブロックのデータが計測されるごとに順次行 われる。
(1)ブロック 1の位相補正されたデータを用いて参照画像を作成し、体動検出用のテ ンプレートを作成する。
(2)ブロック 2の位相補正されたデータから作成した参照画像と、処理（1)のテンプレ ートを用いて回転量と平行移動量を検出する。
(3)検出が正常に行われたかどうか記録しておく。
(4)検出した回転量は記録しておく。平行移動量を用いてブロック 2のデータを補正 する。
(5)処理（2)および（3)をブロック bほで繰り返す。
(6)検出が正常に行われなかったブロックについて、処理（1)から（4)を繰り返す。
(7)平行移動補正された各ブロックのデータと記録された回転量を用いてグリツディ ングにより再構成する。
[0027] 検出が正常に行われたかどうかの判定は、 目的関数の最小値が他のブロックより大 きレ、、テンプレートの範囲で目的関数の極小点がな力 たなどにより行う。また、検出 が正常に行われなかったブロックの再計測は、処理（6)のように再計測要のブロック を最後にまとめて計測する他に、ブロック 2〜ブロック blの計測中に再計測要のブロッ クを計測してもよレ、。
[0028] 以下、処理の流れを、図 2の 4ブロック計測（bl = 4)の場合を例にして、図 3のフロー チャートに従って説明する。 [0029] まず、図 4に示すように、ブロック 1の参照領域データ 805を再構成（301)して、参 照画像（絶対値画像）（302)を作成する（ステップ 501)。画素数は、 1ブロックのェコ 一数 Crとして、 Cr X Crとする。ただし、 Crが小さぐ動き検出の精度が悪い場合には 、ゼロフィルによって 32 X 32程度の画素数にすると精度が向上する場合がある。ブ ロック iの参照画像は、回転角を theta[0] = (0.5 + i 1) π /blとして後に説明する補 間画像作成処理によって作成する。これにより、ブロック角度がすべての参照画像で キャンセルされ、後の回転検出の収束性が良くなる。また、 0.5 7i /blだけ角度をシフト させることによってほぼすベての処理画像が補間画像となり、 目的関数の変化がなめ らかで最小点の誤差を小さくできる。
[0030] この処理の後に、参照画像には後の回転検出の収束性を良くするためにあらかじ めセンタリング処理をしておく。すなわち、参照画像の x、 y方向それぞれの投影像を 作成し、最大輝度値 χ (しきい値）以上の領域が視野中心となるよう平行移動させる。 この平行移動量を dx[l]、 dy[l]とする。 （しきい値）は画質に依存するが、通常は 0.4 程度である。
[0031] 次に、ブロック 1の参照画像を用いてテンプレートを作成する（ステップ 502)。テン プレートは、回転検出用の回転テンプレートと平行移動検出用の平行移動テンプレ ートの 2種類である。回転テンプレートは、—(概略回転検出レンジ)から + (概略回転 検出レンジ)の範囲で回転角度のステップを (概略回転検出ステップ）として参照画像 を回転させた画像の集合 Aと、 (詳細回転検出レンジ)から + (詳細回転検出レンジ) の範囲で回転角度のステップを（詳細回転検出ステップ）として参照画像を回転させ た画像の集合 Bの和集合である。参照画像の回転は、例えば、後に説明する補間画 像作成処理によって作成する。図 4では、集合 Aの回転角度は、集合 Bよりも大きい 回転角度を示している。
[0032] 図 2は、簡単のため、（概略回転検出レンジ) / (概略回転検出ステップ） = 1、（詳細 回転検出レンジ) / (詳細回転検出ステップ） = 1、（概略平行移動検出レンジ) / (概略 平行移動検出ステップ） = 1、（詳細平行移動検出レンジ) I (詳細平行移動検出ステ ップ） = 1の場合を図示している。
[0033] 概略回転検出レンジは、被検体の回転運動の予想される範囲をカバーするように 設定する。通常の撮影では、例えば、概略回転検出レンジ = 16度とする。詳細回転 検出ステップは、小さくすればするほど回転検出の精度が向上する力 処理時間が 長くなる。通常は、 1度程度とする。概略回転検出ステップは、詳細回転検出ステップ の数倍程度とし、通常は 2度程度である。詳細回転検出レンジは、概略回転検出ステ ップの 2倍程度以上とし、通常は 8度程度とする。
[0034] 一方、平行移動テンプレートは、—(概略平行移動検出レンジ)から + (概略平行移 動検出レンジ)の範囲で平行移動のステップを (概略平行移動検出ステップ）として参 照画像を x、 y両方向に平行移動させた画像の集合 Cと、一 (詳細平行移動検出レン ジ)から + (詳細平行移動検出レンジ)の範囲で平行移動のステップを (詳細平行移動 検出ステップ）として参照画像を x、 y両方向に平行移動させた画像の集合 Dの和集 合である。平行移動は、参照画像を k空間に変換して位相を変化させて行う。図 4で は、集合 Cの平行移動量は、集合 Dよりも大きい平行移動量を示している。
[0035] 概略平行移動検出レンジは、被検体の平行移動の予想される範囲をカバーするよ うに設定する。通常の撮影（128画素）では、例えば、概略平行移動検出レンジ = 6 ピクセルとする。詳細平行移動検出ステップは、小さくすればするほど平行移動検出 の精度が向上するが、処理時間が長くなる。通常は、 1ピクセル程度とする。概略平 行移動検出ステップは、 詳細平行移動検出ステップの数倍程度とし、通常は 3ピクセ ル程度である。詳細平行移動検出レンジは、概略平行移動検出ステップの 2倍程度 以上とし、通常は 2ピクセルとする。
[0036] このテンプレートを変更することによって、検出精度と処理速度を調整することが可 能である。十分な精度を得るためには、検出レンジを広く検出ステップを小さくし、処 理時間を短縮するためには、検出レンジを狹く検出ステップを大きくする。
[0037] 以下の体動検出処理は、ブロック 2から blのそれぞれについて行う（ステップ 503)。
まず、ブロック kの参照画像を作成する (ステップ 504)。次に、 1回目の回転検出と平 行移動検出を行う（ステップ 506、 507)。この処理は、テンプレートとのマッチング処 理により、回転量と平行移動量を検出する処理である。検出は、回転 1回目→平行移 動 1回目→回転 2回目→平行移動 2回目→回転 3回目→平行移動 3回目…と順次行 レ、、回転量 (あるいは平行移動量)と直前の回転量 (あるいは、平行移動量）が回転検 出収束判定値と平行移動検出収束判定値をともに満たした場合 (ステップ 508、 511 、 513)か、あるいは、繰返し回数が最大値 (ステップ 515)に達した場合に終了する。 例えば、回転検出収束判定値と平行移動検出収束判定値は、それぞれ 0.05度と 0. 01画素、繰り返し回数の最大値は 10程度である。
[0038] 1回目の回転検出（ステップ 506)は、ブロック kの参照画像と概略回転テンプレート に含まれる各画像について目的関数が最小となる回転角度を解とする。ここで目的 関数は 2枚の画像の差異を表す関数であれば良い。例えば、 2枚の画像の差の自乗 和とする。また、テンプレートに用意した画像の回転角が離散的であるため、 目的関 数のサンプル点も離散的となる。そこで、最小値を求める際には補間（通常は、 3次 関数であれば十分である）を用いる。
[0039] 図 5は、 目的関数の値をプロットしたグラフの例である。これから最小値をとる回転 角は—5.12度と求められる。求められた角度を theta[k、 1]とする。
[0040] ここで、検出された回転角 theta[k、 1]だけ元の参照画像を回転させておく。この処 理は、後に説明する補間画像作成処理によって行う。
[0041] 次に、概略平行移動テンプレートとのマッチングにより、 1回目の平行移動検出を行 う（ステップ 507)。平行移動検出では、 目的関数が 2次元となる。そこで、最小値を求 める際には同様に 2次元の補間を用いる。補間の次数は、通常は 3次関数で十分で ある。
[0042] 図 6は、 目的関数の値を濃淡画像として表示したグラフの例である。これから最小値 をとる平行移動量は（一 1.43、 0.27)ピクセルと求められる。求められた平行移動量 を（dx[k、 2コ、 dy[k、 2])とする。
[0043] ここで、これまで検出された回転量と平行移動量だけ元の参照画像を移動させてお く。この処理は、後に説明する補間画像作成処理によって行う。
[0044] 次に、回転検出と平行移動検出の収束判定を行う（ステップ 508)。収束判定は、 直前の回転移動量あるいは平行移動量があらかじめ指定した値 (収束判定値）よりも 小さくなつた場合に収束したものとし、ステップ 516へジャンプする。収束判定値は、 例えば、平行移動は 0.01ピクセル、回転移動は 0.05度とすれば十分な検出精度が 得られる。 [0045] 収束判定 (ステップ 508)で収束していない場合は 2回目以降の回転検出と平行移 動検出を続ける。
[0046] まず、体動検出回数 kkを 2とする（ステップ 509)。次に、ステップ 506と同様に回転 検出と回転を行う（ステップ 510)。次に、ステップ 508と同様に収束判定を行う（ステ ップ 511)。ここで収束した場合はステップ 516へジャンプし、そうでない場合はステツ プ 507と同様の平行移動検出と平行移動を行う（ステップ 512)。次に、ステップ 508 と同様に収束判定を行い（ステップ 513)、収束した場合はステップ 516へジャンプし 、そうでない場合は kkを 1だけ増加させる（ステップ 514)。ステップ 510力もステップ 5 14までの処理を kk = nkとなるまで繰り返す（ステップ 515)。ここで、 nkはあらかじめ指 定された体動検出の最大回数であり、通常 10程度としておけば十分な検出精度が 得られる。この値を 10程度以上としても、通常の撮影では計算時間が延長するだけ でより検出精度が向上することは少ない。
[0047] 以上の処理が終了したら、回転量と平行移動量を計算した後（ステップ 516)、 kを 1 だけ増加させ（ステップ 517)、すべてのブロックを処理するまでステップ 504力らステ ップ 517を繰り返す（ステップ 518)。
[0048] 体動検出の途中段階では、検出の履歴を反映させた参照画像を線形補間によつ て作成する（補間画像作成処理)。検出の履歴の展開には、回転'平行移動履歴展 開関数を用いる。これは回転 ·平行移動の履歴を展開して座標変換を行う関数であ る。回転履歴が theta[kk]、平行移動履歴が dx[kk]、 dy[kk] (k = l、 · · ·、 nk)で与えられ た場合、（x、y)は、（式 1)のように変換される。ここで、 nkは最大回数であり、 theta[k、 kk]、 （dx[k、 kk+1], dy[k、 kk+ 1])は、それぞれ kk回目の回転量と平行移動量である
[0049] [数 1]
Rot(theta[0])
Figure imgf000012_0001
ΐ 1
• (Rot -theta[i])■ ■^ Rot^-thetalj}) -
Figure imgf000012_0002
£-2
cos sina
Rot (a) =
-sina cos a (式 1 )
[0050] 体動検出が終了した後、グリッディング処理に渡すデータを作成する。解としての 最終的な回転量 Θは、（a、 b) = xy(l、 0)— xy(0、 0)として、（式 2)で求められる。
[0051] [数 2]
Figure imgf000013_0001
〈式 2〉
[0052] これをグリッディングルーチンに渡す。また、平行移動補正は、グリッディングルーチ ンに渡す前に行う。補正する平行移動量は、履歴展開関数の定数項であるため、（c 、 d) =xy(0、 0)である。この移動量だけ元のブロックデータの位相を補正する。ここで 求めた回転量と平行移動したブロックデータをグリッディングして画像を得る。
[0053] 以上の処理により、 短時間に体動を検出することができ、アーチファクトのない画像 を再構成することができる。また、画像領域で処理するため、低 S/Nの画像において も精度良く体動を検出可能である。
[0054] 次に、複数の画像を連続して撮影する場合について説明する。このような場合の例 として脳機能イメージングが挙げられる。脳機能イメージングでは、例えば、 1秒間隔 で 5分間連続に撮影を行い、合計 300枚の画像を再構成する。撮影の間に被検者 は何もしていない状態 (レスト状態）と手指を動かすなどの活動状態 (タスク状態）を 1 分毎にくりかえす。撮影終了後最初のレスト状態で撮影された画像の平均をそれ以 降の画像力も差し引き、統計処理によって脳の活動領域を抽出する。撮影中に被検 者が動くと画像間にずれが生じ、画像の差分をとる際に部位の対応がとれなくなって しまうため、すべての画像が同じ位置にそろっている必要がある。ここで、本実施例の 方法を適用すると、：!枚の画像の補正はできる力 画像間で異なる位置で補正されて しまう。そこで、画像間の位置ずれをなくすため、全画像の各ブロックの体動検出 ·補 正を 1個のブロックから作成したテンプレートで行う。
[0055] これにより、連続撮影において全画像の位置が同じにそろえることが可能となる。
[0056] 次に、パルスシーケンスとして、図 9に示す GrEタイプのラジアルスキャンを使用して 、一枚の画像を再構成する場合について説明する。 [0057] このパルスシーケンスの動作は、以下のとおりである。 z方向のスライス傾斜磁場パ ノレス 201の印加とともにプロトンの共鳴周波数 fOの磁化励起用高周波磁場 (RF)パ ノレス 202を印加し、対象物体内のあるスライスのプロトンに核磁気共鳴現象を誘起す る。そして、ディフェーズ用傾斜磁場パルス 203、 204、 205を印加した後、リードァゥ ト傾斜磁場パルス 206、 207を印加しながら核磁気共鳴信号 (エコー） 208を計測す る。エコー計測後、リフェーズ傾斜磁場ノ^レス 209、 210、 211を印加して磁化の位 相を戻し、次の励起に備える。以上の手順を、繰返し時間 TRで Ne回繰り返し、 Ne個のェコ一を計測する。エコーは k空間上に配置される。
[0058] ディフェーズ用傾斜磁場パルス 204とリフェーズ傾斜磁場パルス 209は _Ne/2か ら Ne/2_ 1まで、ディフェーズ用傾斜磁場パルス 205とリフエーズ傾斜磁場パルス 2 09は 0から _Ne/2を経て _ 1まで、リードアウト傾斜磁場パルス 206は Ne/2から—N e/2— lまで、リードアウト傾斜磁場パルス 207は 0から Ne/2を経て 1までそれぞれ変 化する。変化順序は、エコーが k空間上で 4つのブロック（117-1〜： 117-4)に配置さ れるようにする。
[0059] このときの k空間を、図 10に示す。各ブロックのエコー配置は、エコーの回転角 802 力 ¾ X 180/Ne度、回転角のオフセット 118- 1〜： 118- 4力 それぞれ、 0度（図 10 (a) )、 180/Ne度（図 10 (b) )、 2 X 180/Ne度（図 10 (c) )、 3 X 180/Ne度（図 10 (d) )と なっている。
[0060] 以上の 4個のブロックを用いて、図 3のフローチャートに従って体動検出補正処理を 行う。ハイブリッドラジアルの場合と異なるのは、参照画像の作成方法のみである。ラ ジァルスキャンの場合、参照領域は、図示のように 115の円形領域にとる。参照領域 115の直径は 1ブロックのエコー数 Crと同程度とする。例えば、 Ne= 128で 4ブロック の場合には、 Cr= 32である。参照画像は、この領域のデータをグリッディングして作 成する。参照画像のマトリックスサイズは Cr X とし、ただし、 Crが小さぐ動き検出 の精度が悪い場合には、グリッディング後にゼロフィルによって 32 X 32程度の画素 数にすると精度が向上する場合がある。ブロック iの参照画像は、回転角を theta[0] = 0とする。
[0061] また、参照画像には後の回転検出の収束性を良くするためにあらかじめセンタリン グ処理をしておく。すなわち、参照画像の x、 y方向それぞれの投影像を作成し、最 大輝度値 x (しきい値)以上の領域が視野中心となるよう平行移動させる。この平行移 動量を dx[l]、 dy[l]とする。 x (しきい値)は画質に依存する力 通常は 0.4程度である 。以後の体動検出と補正の処理は、ノ、イブリツドラジアルの場合と同様である。補正さ れたデータは、図 10 (e)に示すように、 k空間 116に配置されグリッディングによって 再構成される。
[0062] 以上の方法により、ラジアルスキャンにおいても、体動を検出'補正することができ、 位置ずれやアーチファクトのなレ、画像が得られる。
産業上の利用可能性
[0063] 本発明による磁気共鳴イメージング技術は、テンプレートを用いることにより、短時 間に体動を検出可能であり、また、画像領域で処理するため、低 S/Nの画像におい ても精度良く体動を検出可能である。従って、本発明の医療ならびに工業における 意義は大きいということができる。
図面の簡単な説明
[0064] [図 1]従来の GrE系ハイブリッドラジアルスキャンのパルスシーケンスを説明する図。
[図 2]従来の GrE系ハイブリッドラジアルスキャンの k空間を説明する図。
[図 3]本発明の一実施例における体動検出のためのフローチャートを示す図。
[図 4]本発明の一実施例におけるテンプレートを説明する図。
[図 5]本発明の一実施例における回転検出時における目的関数の変化を示す図。
[図 6]本発明の一実施例における平行移動検出時における目的関数の変化を示す 図。
[図 7]本発明の一実施例における計測と処理のタイミングを説明する図。
[図 8]本発明が適用される核磁気共鳴イメージング装置の構成例を示す図。
[図 9]本発明の一実施例における GrE系ラジアルスキャンのパルスシーケンスを説明 する図。
[図 10]本発明の一実施例におけるラジアルスキャンのブロックを説明する図。
符号の説明
[0065] 101…静磁場を発生するマグネット、 102…傾斜磁場コイル、 103…被検体、 104 …シーケンサ、 105…傾斜磁場電源、 106…高周波磁場発生器、 107…プローブ、 108…受信器、 109…計算機、 110…ディスプレイ、 111…記憶媒体、 112…シムコ ィノレ、 113…シム電源、 115…参照領域、 116" 'k空間、 201…スライス傾斜磁場パ ノレス、 202…磁化励起用高周波磁場 (RF)パルス、 203〜205…ディフェーズ用傾 斜磁場ノヽ。ノレス、 206、 207· · ·リードアウト頃斜磁場ノヽ。ノレス、 208· ·■エ 一、 209〜211 …リフエーズ傾斜磁場パルス、 222…参照領域、 301…再構成、 302…参照画像（ 絶対値画像）、 805…参照領域データ。

Claims

請求の範囲
[1] 被検体が配置される空間に静磁場を発生する静磁場発生手段と、
前記空間に傾斜磁場を発生する傾斜磁場発生手段と、
前記被検体内の原子核スピンに核磁気共鳴を誘起する高周波磁場パルスを照射 する高周波磁場発生手段と、
核磁気共鳴により放出されるエコー信号を検出するエコー信号受信手段と、 前記エコー信号のデータが配置される k空間を、その原点を通る計測軌跡を含む ブロックであって前記 k空間の座標軸に対する前記計測軌跡の角度が互いに異なる 複数のブロックに分割して計測するように、前記傾斜磁場発生手段、高周波磁場発 生手段及びエコー信号受信手段を制御する計測制御手段と、
前記複数のブロックから基準ブロックを選択し、該基準ブロックと他のブロックの計 測の間に生じた前記被検体の体動を検出して、前記体動が画像に及ぼす影響を除 去するように、前記他のブロックデータを体動補正する体動補正手段と、
各ブロックのデータを共通 k空間に再配置して合成する合成手段と、
前記共通 k空間データを用いて画像を再構成する画像再構成手段と、 を備えた磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記基準ブロックの少なくとも一部のデータを用いて再構成 した基準画像を移動させて作成した複数の異なるテンプレートと、前記他のブロック の少なくとも一部のデータを用いて再構成した参照画像との差に基づいて、前記他 のブロックデータの体動補正を行うことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
[2] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記複数の異なるテンプレートとして、前記基準画像を平 行移動させる方向と平行移動させる距離の少なくとも一方を異ならせた複数の画像 を作成することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
[3] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記複数の異なるテンプレートとして、前記基準画像を回 転させる方向と回転させる角度の少なくとも一方を異ならせた複数の画像を作成する ことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
[4] 請求項 2記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記複数のテンプレートと前記参照画像との差に基づいて 、前記体動の内の平行移動成分を検出し、該平行移動成分に基づいて、前記他の ブロックデータを位相補正することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。
[5] 請求項 3記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記複数のテンプレートと前記参照画像との差に基づいて 、前記体動の内の回転成分を検出し、該回転成分に基づいて、前記合成手段による 前記他のブロックデータの前記共通 k空間への再配置の角度を補正することを特徴 とする磁気共鳴イメージング装置。
[6] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記計測制御手段は、前記ブロックとして、前記 k空間の低空間周波数領域から高 空間周波数領域に亘つて所定の幅を有する単位領域であって、複数の平行な計測 軌跡からなる単位領域の k空間データを計測することを特徴とする磁気共鳴イメージ ング装置。
[7] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記計測制御手段は、前記ブロックとして、前記 k空間の原点を通る複数の放射線 状軌跡からなる単位領域の k空間データを計測することを特徴とする磁気共鳴ィメー ジング装置。
[8] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、前記ブロックの原点を含む低域部分のデータを用いて、前 記基準画像と前記参照画像とをそれぞれ再構成することを特徴とする磁気共鳴ィメ 一ジング装置。
[9] 請求項 1記載の磁気共鳴イメージング装置において、
前記体動補正手段は、同一の画像の同一のブロックを前記基準ブロックとして選択 して、複数の異なる画像における前記体動補正を行うことを特徴とする磁気共鳴ィメ 一ジング装置。
[10] (a) 被検体からのエコー信号を計測するステップであって、 k空間の原点を通る計 測軌跡を含むブロックデータを取得する単位計測ステップと、 (b) 前記 k空間の座標軸に対する前記計測軌跡の角度を変えて前記単位計測ステ ップを繰り返すことによって、前記被検体の画像の再構成に必要な全 k空間データを 取得する単位計測繰り返しステップと、
(c) 複数のブロックデータの中から基準とする基準ブロックデータを選択する基準選 択ステップと、
(d) 前記基準ブロックデータの取得時と他のブロックデータの取得時との間におけ る前記被検体の体動を検出するステップと、
(e) 前記体動に基づいて、前記体動が画像に及ぼす影響を除去するように、前記 他のブロックデータを体動補正する体動補正ステップと、
(f) 前記体動検出ステップ（d)と前記体動補正ステップ（e)とを繰り返して、全ての 前記他のブロックデータに対して前記体動補正を行う体動補正繰り返しステップと、
(g) 前記基準 k空間データ及び前記体動補正後の他のブロックデータを共通 k空間 上に再配置するステップと、
(h) 共通 k空間データを用いて画像を再構成する画像再構成ステップと、 を含む磁気共鳴イメージング方法において、
前記基準選択ステップ (c)は、
(i) 前記基準ブロックデータの少なくとも一部のデータを用いて基準画像を再構成 するステップと、
0) 前記基準画像を移動させて複数の異なるテンプレートを作成するステップと、 を有し、
前記体動補正ステップ (d)は、
(k) 前記他のブロックデータの少なくとも一部のデータを用いて参照画像を再構成 するステップと、
(1) 前記複数の異なるテンプレートと前記参照画像との間の体動移動量を求めるス テツプと、
(m) 前記体動移動量に基づいて、前記他のブロックデータの体動補正を行うステツ プと、
を有することを特徴とする磁気共鳴イメージング方法。
[11] 請求項 10記載の磁気共鳴イメージング方法において、
前記基準画像再構成ステップ (i)は、前記ブロックの低域部分のデータを用いて前 記基準画像を再構成し、
前記テンプレート作成ステップ (j)は、
(o) 回転方向と回転角度の少なくとも一方の異なる回転を前記基準画像に施して 複数の回転テンプレートを作成するステップと、
(P) 平行移動方向と平行移動距離の少なくとも一方の異なる平行移動を前記基準 画像に施して複数の平行移動テンプレートを作成するステップと、
を有し、
前記体動移動量を求めるステップ (i)は、
(q) 前記複数の回転テンプレートと前記参照画像とのマッチングを行レ、、マッチング のとれた回転テンプレートの回転量だけ該参照画像を逆方向に回転させるステップと
(r) 前記複数の平行移動テンプレートと前記参照画像とのマッチングを行い、マツ チングのとれた平行移動テンプレートの平行移動量だけ該参照画像を逆方向に平 行移動させるステップと、
(s) 前記ステップ (q)と（r)とを繰り返して、前記基準画像からの前記参照画像の回 転量と平行移動量とを求めるステップと、
を有し、
前記他のブロックデータの体動補正を行うステップ（m)は、
(t) 前記参照画像の平行移動量に基づいて、前記ブロックデータを位相補正する ステップと、
を有し、
前記再配置ステップ (g)では、前記参照画像の回転量に基づいて、前記位相補正 された他のブロックデータの再配置角度が補正されて前記共通 k空間に再配置され ることを特徴とする磁気共鳴イメージング方法。
[12] 請求項 11記載の磁気共鳴イメージング方法において、
前記回転テンプレート作成ステップ (o)は、概略回転検出ステップ毎に回転角度の 異なる複数の概略回転テンプレートと、前記概略回転検出ステップよりも小さい回転 角度の詳細回転検出ステップ毎に回転角度の異なる複数の詳細回転テンプレートと を作成し、
前記平行移動テンプレート作成ステップ (P)は、概略平行移動検出ステップ毎に平 行移動量の異なる複数の概略平行移動テンプレートと、前記概略平行移動検出ステ ップよりも小さい平行移動量の詳細平行移動検出ステップ毎に平行移動量の異なる 複数の詳細平行移動テンプレートと、を作成し、
前記ステップ (q)では、前記概略回転テンプレートが用いられ、
前記ステップ (r)では、前記概略平行移動テンプレートが用いられ、
前記繰り返しステップ (s)では、前記詳細回転テンプレートと前記詳細平行移動テ ンプレートとが用いられることを特徴とする磁気共鳴イメージング方法。
請求項 10記載の磁気共鳴イメージング方法において、
前記基準選択ステップ (c)では、同一画像における同一のブロックが前記基準とし て選択され、
前記ステップ (a)〜（m)が繰り返されて、複数の画像が連続して取得されることを特 徴とする磁気共鳴イメージング方法。
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