WO2015162968A1 - 画像撮像装置、及び方法 - Google Patents

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WO2015162968A1
WO2015162968A1 PCT/JP2015/053306 JP2015053306W WO2015162968A1 WO 2015162968 A1 WO2015162968 A1 WO 2015162968A1 JP 2015053306 W JP2015053306 W JP 2015053306W WO 2015162968 A1 WO2015162968 A1 WO 2015162968A1
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image capturing
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喜実 野口
昌宏 荻野
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株式会社日立メディコ
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    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10088—Magnetic resonance imaging [MRI]

Definitions

  • the present invention relates to a magnetic resonance imaging apparatus and the like, and particularly to a high-speed and high-quality image imaging technique.
  • Magnetic Resonance Imaging is a method of imaging in vivo information using the nuclear magnetic resonance (Nuclear Magnetic Resonance: NMR) phenomenon.
  • CT Computer Planar Tomography
  • Non-patent Document 1 CS uses the sparsity of signals to restore the original signal with high accuracy from sparse observation results.
  • the sparse observation is to perform observation of a data amount smaller than the reconstructed data amount.
  • What kind of observation pattern is used in compressed sensing is one important point. In general, a random binary matrix, a weighted random matrix, a radial pattern, a spiral pattern, or a parallel line pattern is often used.
  • the signal acquisition trajectory can be selected randomly (two-dimensional), but the relevance with image quality is unclear. But there are no clear rules.
  • two-dimensional imaging since the trajectory change is only in the phase encoding direction (one-dimensional), for example, a parallel line-like observation pattern is assumed, and there is a problem in compression rate or restoration performance.
  • the image quality of an image restored by CS is greatly influenced by parameters at the time of reconstruction, but it is very difficult to appropriately control those parameter values.
  • an image capturing apparatus for capturing an image of a subject, an observation unit for observing the subject and outputting observation data, and an image from observation data from the observation unit.
  • a reconstruction unit that reconstructs the observation unit, the observation unit acquires observation data based on an observation pattern that performs sparse observation, and the reconstruction unit performs image correction processing on the observation data based on the observation pattern
  • An imaging device is provided.
  • an image imaging apparatus for capturing an image of a subject, comprising: an observation unit that observes the subject and outputs observation data of K space; A reconstruction unit that reconstructs an image from the observation data of the K space, the observation unit acquires K space observation data based on the observation pattern that performs sparse observation, and in the observation of high frequency components in the K space,
  • an image pickup apparatus in which when one of two points symmetrical with respect to the origin is observed, the other is not observed.
  • an image imaging method for imaging an image of a subject wherein observation data of the subject is acquired based on an observation pattern for performing sparse observation, and the image is obtained from the observation data.
  • the present invention provides an image capturing method for performing image correction processing based on an observation pattern for observation data when reconstructing.
  • a high-quality image can be acquired with high-speed imaging in the imaging apparatus.
  • FIG. 3 is an example of a horizontal edge smoothing filter of the MRI apparatus according to the first embodiment. It is the figure which smoothed the parallel linear observation pattern of the MRI apparatus based on Example 1.
  • FIG. 3 is an example of a horizontal edge smoothing filter of the MRI apparatus according to the first embodiment. It is the figure which smoothed the parallel linear observation pattern of the MRI apparatus based on Example 1.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an MRI apparatus observation method according to a second embodiment. It is a figure which shows an example of the observation pattern of the MRI apparatus based on Example 2.
  • FIG. It is a figure which shows the reconstruction process flow of the MRI apparatus based on Example 3.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the screen shown to a user based on Example 3.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating an example of an overall configuration of an ultrasonic diagnostic apparatus according to a fourth embodiment.
  • FIG. 10 is a block diagram illustrating an example of an overall configuration of a CT apparatus according to a fifth embodiment.
  • the image pickup apparatus of the present invention will be described with reference to the drawings.
  • a configuration example of an MRI apparatus which is a kind of image pickup apparatus and is commonly used in Embodiment 1-3 using FIG. Will be explained.
  • the MRI apparatus is roughly divided into an observation unit 100 that observes the subject and a reconstruction unit 106 that reconstructs the image of the observed subject.
  • the observation unit 100 includes a static magnetic field generation system 102, a gradient magnetic field generation system 103, a transmission system 104, a reception system 105, a sequencer 107, and a central processing unit (CPU) 108.
  • the static magnetic field generation system 102 generates a uniform magnetic field in the space around the subject 101.
  • a permanent magnet or a normal or superconducting magnetic field generating means is arranged.
  • the gradient magnetic field generation system 103 includes a gradient magnetic field coil 109 and a gradient magnetic field power source 110 that drives the gradient magnetic field coil 109, and applies a gradient magnetic field to the subject 101.
  • the sequencer 107 is a control unit that repeatedly applies a high-frequency magnetic field pulse (RF pulse) and a gradient magnetic field pulse in a predetermined pulse sequence.
  • the sequencer 107 operates under the control of the CPU 108 and performs various processes necessary for collecting tomographic image data of the subject 101. Is transmitted to the transmission system 104, the gradient magnetic field generation system 103, and the reception system 105.
  • the transmission system 104 includes a high-frequency generator 111, a modulator 112, an amplifier 113, and a high-frequency coil 114a, and irradiates an RF pulse that causes nuclear magnetic resonance on the atomic nuclear spins of the subject 101.
  • the reception system 105 includes a high-frequency coil 114b, an amplifier 115, a quadrature detector 116, and an A / D converter 117.
  • the reception system 105 receives an echo signal emitted by nuclear magnetic resonance of a nuclear spin and transmits it to the reconstruction unit 106. To do.
  • the reconstruction unit 106 includes an image processing unit 118, an input unit 119 including a keyboard, mouse, touch panel, buttons, etc., an output unit 120 including a display, a printer, etc., a magnetic disk, an optical disk, etc.
  • the storage device 121 stores a program.
  • the image processing unit 118 reconstructs an image, causes the output unit 120 to display the image, and records the image in the storage device 121.
  • the image processing unit 118 can be realized by program processing by the CPU 108.
  • a central processing unit (CPU) different from the CPU 108 may be installed in the reconstruction unit 106, It is also possible to configure with dedicated hardware for image processing.
  • 201 is a K space to be observed (a space that is a Fourier transform of image data in real space)
  • 202 is the origin of the K space 201
  • 203 is a low frequency component region near the origin
  • 204 is a low frequency near the axis.
  • a component region 205 indicates a high-frequency component region. For high-speed imaging, it is necessary to reduce the number of data points to be observed. In general, in CS, it is better to observe the observation space at random. This is for observing the signal component evenly.
  • the image processing unit 118 is preferably realized by program processing by the CPU.
  • FIG. 4 shows a processing flow realized by the image processing unit 118 by program processing or the like.
  • the image processing unit 118 reconstructs a sharp image without artifacts by solving the cost minimization problem. Any method for solving the minimization problem may be used. However, in the embodiment described below, a cost minimization method using the Split-Bregman method (Non-Patent Document 2) will be described.
  • the first embodiment is an image capturing apparatus that captures an image of a subject.
  • the observation unit 100 observes the subject and outputs observation data.
  • the reconstruction unit reconstructs an image from observation data from the observation unit.
  • the observation unit 100 acquires observation data based on an observation pattern for performing sparse observation, and the reconstruction unit 106 performs image correction processing based on the observation pattern for the observation data. It is an Example of the MRI apparatus which is.
  • the image processing unit 118 of this embodiment reconstructs an image from the observed K space by repeatedly executing Step ST401 to Step ST407. As described above, the image processing unit 118 performs cost minimization and sequential optimization using the Split-Bregman method. In this embodiment, the result corrected by the image correction process is used in the estimation update process.
  • step ST400 all elements u 0 , u C 0 , u w 0 , b C 0 , and b w 0 are initialized to 0. Thereafter, step ST401 to step ST407 are repeatedly executed.
  • step ST401 equation (1) is calculated, and an estimation result u k + 1 is calculated.
  • f k is the K space updated by the previous (k-th) iteration
  • ⁇ is an observation process by Fourier transform and observation pattern
  • ⁇ T is an inverse transform of ⁇ .
  • I N is an array having all elements of 1 and the same size as f k .
  • U C k , u w k , b C k , and b w k are change components calculated in the immediately preceding (k-th) iteration.
  • ⁇ is a positive constant as a parameter.
  • step ST402 u C k + 1 and u w k + 1 are calculated by equations (2) and (3).
  • ⁇ c T and ⁇ w T are a Curvelet inverse transform and a Wavelet inverse transform, respectively.
  • Curvelet transform and Wavelet transform are used, but TV (Total Variation), Ridgelet transform, etc. may be used in addition to this. Moreover, you may use combining these.
  • S C and S w represents a process called Soft - shrinkage.
  • Each expression for S C and S w are all elements (4), the processing shown by (5).
  • ⁇ c and ⁇ w are Curvelet transform and Wavelet transform, respectively.
  • ⁇ is a constant as a parameter.
  • step ST403 b C k + 1 and b w k + 1 are calculated using equations (6) and (7).
  • step ST404 as shown in the equation (8), the correction process G based on the observation pattern is performed on the estimation result uk + 1 as described above. That is, in the estimation update process, the result corrected by the correction process G is used. Thereby, the MRI apparatus of the present embodiment can improve the image quality of the reconstructed image.
  • correction processing G based on the observation pattern 301 when using the horizontal parallel observation pattern 301 shown in FIG. 3 will be described with reference to FIG. explain.
  • 501 is a true horizontal edge image to be reconstructed
  • 502 is an image of a reconstructed image obtained by the reconstructing unit 106 when using the parallel line-like observation pattern 301 shown in FIG. Yes.
  • the horizontal edge is blurred and is easily reconstructed. This is because the high-frequency component corresponding to the horizontal edge is difficult to obtain in the observation using the parallel line-like observation pattern 301 shown in FIG.
  • the horizontal edge smoothing process is used as the correction process G in the above equation (8) based on the observation pattern 301.
  • the reconstruction algorithm performs reconstruction so that the estimation result after smoothing approximates the input observation data. Thereby, a sharper horizontal edge can be estimated.
  • the horizontal edge smoothing process described above may be any process.
  • a one-dimensional moving average filter 601 and a one-dimensional Gaussian filter 602 can be considered.
  • observation pattern may be sufficiently smoothed and used.
  • reference numeral 701 denotes a sufficiently smoothed parallel line observation pattern. This may be used as a filter for the correction process G.
  • step ST405 is a process of updating f k + 1 from the estimation result corrected in step ST404 using equation (9).
  • end determination is performed in step ST406.
  • Any reference may be used for the end determination. For example, absolute values and average values of b C k + 1 and b W k + 1 , a difference value from the previous iteration, the number of loops k, and the like can be considered. Moreover, you may determine completion
  • improvement of several dB is expected in PSNR (Peak ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Signal Noise Ratio) by incorporating correction processing based on the observation pattern in the observation unit into the reconstruction processing of the reconstruction unit.
  • PSNR Peak ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ Signal Noise Ratio
  • high-speed imaging is possible, and high-quality images can be reconstructed by performing correction processing based on observation patterns.
  • the user's image quality adjustment work can be greatly reduced.
  • the second embodiment is an image capturing apparatus that captures an image of a subject, and observes the subject, outputs observation data in K space, and reconstructs the image from the observation data from the observation unit.
  • the observation unit 100 acquires K-space observation data based on observation patterns for performing sparse observation, and is point-symmetric with respect to the origin of the K space in the observation of high-frequency components in the K space.
  • This is an embodiment of an MRI apparatus which is an image pickup apparatus in which either one of the two points is observed and the other is not observed.
  • the overall configuration of the apparatus is represented in FIG.
  • the present embodiment is different from the first embodiment in the observation data observation method that is an echo signal in the observation unit 100.
  • the reconstruction unit 106 is the same as that in the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram schematically showing the observation data observation method in this example.
  • the same elements as those shown in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • reference numerals 801 and 802 are two points that are point-symmetric with respect to the origin 204 of the K space 201.
  • the observation unit 100 of the MRI apparatus in FIG. 1 observes one of the points 801 and 802 that are point-symmetric in the high-frequency region 205 with respect to the origin 202 of the K space 201. Observe using an observation pattern that does not observe the other.
  • An example of an observation pattern used in such an observation method of this embodiment is shown in FIG.
  • a parallel observation pattern 901 that is asymmetric with respect to the horizontal axis
  • a radial observation pattern 902 that observes in an angular direction that does not overlap even if rotated 180 degrees, etc.
  • a random observation pattern 903 that satisfies the above conditions can also be used.
  • the reconstruction unit 106 can efficiently perform the observation even when the correction process based on the observation pattern described in the first embodiment is not incorporated in the reconstruction process. Effects unique to the second embodiment can be obtained.
  • the third embodiment is an image capturing apparatus, in which an observation unit that observes an image acquires observation data based on an observation pattern that performs sparse observation, and a reconstruction unit performs image correction processing based on the observation pattern. It is an Example of the MRI apparatus of the structure performed in multiple numbers.
  • FIG. 10 shows a processing flow of the image processing unit 118 in the third embodiment. 10, elements that are the same as the elements shown in FIG. 4 are given the same reference numerals, and descriptions thereof are omitted.
  • the overall configuration of the apparatus is as shown in FIG.
  • step ST1001 is newly added to the processing flow of the image processing unit 118 of the reconstruction unit 106, and a plurality of correction processes are performed. is there. That is, a plurality of correction processes are prepared and executed.
  • the user adjusts the image quality of the reconstructed image by adjusting the correction processing in the added step ST1001.
  • An adjustment method using the correction process ST1001 will be described.
  • step ST1001 to the estimation result corrected by the step ST 404, performs any correction processing G 2 shown in Equation (10).
  • correction G 2 are may be any correction processing, for example, reconstructed image more if you want to sharpening smoothing processing, for example, the Gaussian filter processing or the like performed. Conversely, when it is desired to suppress noise more, sharpening processing, for example, unsharp mask processing, may be performed.
  • the parameter input by the user may be, for example, the size or variance of the Gaussian filter. Also, several parameter sets may be prepared in advance and selected.
  • FIG. 11 is an example of an adjustment screen presented to the user using the display or the like that is the output unit 120 of FIG.
  • an item such as sharpness can be adjusted with a numerical value 1101, a check button 1102, a slider 1103, and the like.
  • step ST1002 of FIG. 10 f k + 1 is updated by equation (11).
  • the image quality of the reconstructed image can be adjusted more easily, and the user's image quality adjustment work can be greatly reduced.
  • the fourth embodiment is an embodiment in the case where the image pickup apparatus is an ultrasonic diagnostic apparatus capable of acquiring high-quality ultrasonic images at high speed.
  • FIG. 12 is a block diagram illustrating a configuration example of an ultrasonic diagnostic apparatus as an image capturing apparatus according to the fourth embodiment.
  • an ultrasonic observation unit 1206 constituting the ultrasonic diagnostic apparatus includes an ultrasonic probe 1201, a transmission unit 1202, a reception unit 1203, an ultrasonic transmission / reception control unit 1204, and a phasing addition unit 1205. Composed.
  • the transmission unit 1202 repeatedly transmits ultrasonic waves to the subject 101 via the ultrasonic probe 1201 at time intervals.
  • the receiving unit 1203 receives time-series reflected echo signals generated from the subject 101.
  • the ultrasonic transmission / reception control unit 1204 controls the transmission unit 1202 and the reception unit 1203.
  • the phasing addition unit 1205 phasing-adds the received reflected echo signals to generate RF signal frame data in time series.
  • the phasing / adding unit 1205 includes an analog / digital (A / D) converter, and the RF signal frame data is output as observation data to the image processing unit 118 of the reconstruction unit 106.
  • the image processing unit 118 An ultrasonic echo image is generated using the observed data.
  • the ultrasonic observation unit 1206 of this embodiment transmits a sparse observation result to the image processing unit 118 as observation data.
  • the sparse observation includes, for example, decimating the ultrasonic transmission interval of the transmission unit 1202.
  • the image processing unit 118 performs the reconstruction process shown in the first or third embodiment on the sparse observation result.
  • the reflected echo signal to be observed is an image signal
  • the same image processing as described in the first embodiment is performed without performing the Fourier transform in the above equation (1). I do.
  • the ultrasonic diagnostic apparatus of the present embodiment it is possible to acquire high-quality ultrasonic images at high speed.
  • Embodiment 5 is an embodiment of a CT apparatus in which the image capturing apparatus can acquire a high-quality CT (Computed Tomography) image at high speed.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration example of a CT (Computed Tomography) apparatus as an image capturing apparatus according to the fifth embodiment. Also in this figure, the same components as those shown in FIGS. 1 and 12 are denoted by the same reference numerals and description thereof is omitted.
  • the CT observation unit 1309 includes an X-ray tube device 1301, a rotating disk 1302, a collimator 1303, an X-ray detector 1306, a data collection device 1307, a bed 1305, and a system control unit 1308.
  • the X-ray tube device 1301 is a device that irradiates a subject placed on a bed 1305 with X-rays.
  • the collimator 1303 is a device that limits the radiation range of X-rays emitted from the X-ray tube device 1301.
  • the rotating disk 1302 includes an opening 1304 into which a subject placed on a bed 1305 enters, and is equipped with an X-ray tube device 1301 and an X-ray detector 1306, and rotates around the subject.
  • the X-ray detector 1306 is a device that measures the spatial distribution of transmitted X-rays by detecting X-rays that are disposed opposite to the X-ray tube device 1301 and transmitted through the subject.
  • the rotating disk 1302 is arranged in the rotating direction, or the rotating disk 1302 is arranged in a two-dimensional arrangement of the rotating direction and the rotating shaft direction.
  • the data collection device 1307 is a device that collects the X-ray dose detected by the X-ray detector 1306 as digital data.
  • the system control unit 1308 controls the rotation of the rotating disk 1302, the up / down / left / right movement of the bed 1305, the electric power input to the X-ray tube device 1301, and the like.
  • the CT observation unit 1309 of the CT apparatus of this embodiment transmits digital data that is a sparse observation result to the image processing unit 118 of the reconstruction unit 106 as observation data.
  • sparse observation means that sufficient observation is not performed in the angular direction when observation is performed using the X-ray tube device 1301 and the X-ray detector 1306.
  • the image processing unit 118 of the reconstruction unit 106 of the present embodiment performs the reconstruction process shown in the first or third embodiment on the sparse observation result to reconstruct a high-quality CT image.
  • a high-quality CT image can be acquired at high speed. Furthermore, it can be expected to reduce the amount of X-ray exposure compared to the prior art.
  • this invention is not limited to the above-mentioned Example, Various modifications are included.
  • the above-described embodiments have been described in detail for better understanding of the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • 100 observation unit 101 subject, 102 static magnetic field generation system, 103 gradient magnetic field generation system, 104 transmission system, 105 reception system, 106 reconstruction unit, 107 sequencer, 108 central processing unit (CPU), 109 gradient magnetic field coil, 110 Gradient magnetic field power supply, 111 high frequency generator, 112 modulator, 113 amplifier, 114 high frequency coil, 115 amplifier, 116 quadrature phase detector, 117 A / D converter, 118 image processing unit, 119 input unit, 120 output unit, 121 Storage device, 201 K space, 202 origin, 203 low frequency region near the origin, 204 low frequency region near the axis, 205 high frequency region.

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Abstract

圧縮センシングを応用したMRI装置等において、高速な撮像で且つより高画質な画像を取得する。MRI装置のK空間の高周波成分観測において、原点に対し点対称な2点のうち、どちらか一方を観測した場合には、他方を観測しない観測部100と、観測部より観測されたK空間成分から画像を再構成する再構成部106とを有し、再構成部における再構成過程において、観測部における観測パターンに基づいた画像補正処理を含む。

Description

画像撮像装置、及び方法
　本発明は磁気共鳴イメージング装置等に係り、特に高速、高画質な画像撮像技術に関する。
　磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging: MRI）とは、核磁気共鳴(Nuclear Magnetic Resonance: NMR)現象を利用して生体内の情報を画像にする方法であり、断層画像という点ではCT(Computed Tomography)と似ているが、CTでは得られない物理的情報を可視化することが可能である。また、放射線被ばくもない。しかしその特性上、検査時間が長いという問題がある。一般的に一検体当たり数十分を要し、腹部や肺の撮影・撮像には、数十秒間呼吸を止めなければならない等、患者への負担も大きく、撮像の高速化が望まれている。その手法の一つとして、パラレルイメージングと呼ばれる高速撮像が用いられているが、高速化率が高くなると画質の劣化や雑音が増える等問題も多い。
　近年、圧縮センシング（Compressed Sensing :CS）と呼ばれる手法のMRI装置への応用が研究されている（非特許文献１）。CSは信号の持つ疎性(sparsity)を利用し、疎な観測結果から本来の信号を高精度に復元することが可能である。ここで、疎な観測とは、再構成されるデータ量よりも少ないデータ量の観測を行うことである。圧縮センシングにおいてはどのような観測パターンを用いるかが一つの重要なポイントである。一般にはランダムバイナリ行列、重みつきランダム行列、放射線状、らせん状等、平行線状等が用いられることが多い。
Lustig et al.,"Sparse MRI：The Application of　Compressed Sensing for Rapid MR Imaging, "Magnetic Resonance in Medicine,58 1182-1195,2007 G. Plonka, J. Ma, Curvelet-wavelet regularized Split Bregman method for compressed sensing, International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, 79-110,2011
　先に述べたCSの観測パターンにおいて、例えばMRI装置では３次元撮像を行う場合には信号収集軌道をランダム（２次元）に選択することが可能であるが、画質との関連性は不明な点が多く明確なルールは存在しない。また、２次元撮像の場合には軌道変更は位相エンコード方向のみ（１次元）となるため、例えば、平行線状の観測パターンが前提となり、圧縮率、もしくは復元性能に課題がある。また、CSによって復元される画像の画質は再構成時のパラメータによって大きく影響を受けるが、それらのパラメータ値を適切に制御することは非常に困難である。
　本発明は、これらの課題を解決することが可能な画像撮像装置、及び方法を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するため、本発明においては、被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、被検体の観測を行い、観測データを出力する観測部と、観測部からの観測データから画像を再構成する再構成部とを備え、観測部は、疎な観測を行う観測パターンに基づき観測データを取得し、再構成部は、観測データに対し、観測パターンに基づいた画像補正処理を行う画像撮像装置を提供する。
　また本発明においては、上記の目的を達成するため、被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、被検体の観測を行い、K空間の観測データを出力する観測部と、観測部からの観測データから画像を再構成する再構成部とを備え、観測部は、疎な観測を行う観測パターンに基づきK空間の観測データを取得し、K空間の高周波成分の観測において、K空間の原点に対して点対称な２点のうちいずれか一方を観測した場合、他方の観測は行わない画像撮像装置を提供する。
　更に本発明においては、上記の目的を達成するため、被検体の画像を撮像する画像撮像方法であって、疎な観測を行う観測パターンに基づき被検体の観測データを取得し、観測データから画像を再構成する際、観測データに対し、観測パターンに基づいた画像補正処理を行う画像撮像方法を提供する。
　本発明によれば、画像撮像装置において高速な撮像で、且つ高画質な画像を取得することができる。
実施例１－３に係る、MRI装置の全体構成の一例を示すブロック図である。 実施例１に係る、MRI装置の観測方法を説明するため図である。 実施例１に係る、MRI装置の観測パターンの一例を示す図である。 実施例１に係る、MRI装置の再構成処理フローを示す図である。 実施例１に係る、MRI装置の観測パターンに基づく補正処理を説明するための図である。 実施例１に係る、MRI装置の水平エッジ平滑化フィルタの一例である。 実施例１に係る、MRI装置の平行線状観測パターンを平滑化した図である。 実施例２に係る、MRI装置の観測方法を示す図である。 実施例２に係る、MRI装置の観測パターンの一例を示す図である。 実施例３に係る、MRI装置の再構成処理フローを示す図である。 実施例３に係る、ユーザに提示される画面の一例を示す図である。 実施例４に係る、超音波診断装置の全体構成の一例を示すブロック図である。 実施例５に係る、CT装置の全体構成の一例を示すブロック図である。
　以下、本発明の画像撮像装置の実施例を図面に従い説明するが、まず、図１を用いて実施例１－３に共通に利用される、画像撮像装置の一種であるMRI装置の一構成例を説明する。図１から明らかなように、MRI装置は大きく分けて、被検体を観測する観測部100、及び観測した被検体の画像を再構成する再構成部106から構成される。
　観測部100は、静磁場発生系102、傾斜磁場発生系103、送信系104、受信系105、シーケンサ107、中央処理装置（CPU）108から構成される。静磁場発生系102は、被検体101の周囲の空間に、均一な磁場を発生させる。永久磁石または常電導方式もしくは超電導方式の磁場発生手段が配置される。傾斜磁場発生系103は、傾斜磁場コイル109、および傾斜磁場コイル109を駆動する傾斜磁場電源110から構成され、傾斜磁場を被検体101に印加する。
　シーケンサ107は、高周波磁場パルス（RFパルス）と傾斜磁場パルスをある所定のパルスシーケンスで繰り返し印加する制御手段であり、CPU108の制御で動作し、被検体101の断層画像のデータ収集に必要な種々の命令を送信系104、傾斜磁場発生系103、受信系105へ送信する。送信系104は、高周波発生器111と変調器112、増幅器113、高周波コイル114aから構成され、被検体101を構成する原子の原子核スピンに核磁気共鳴を起こさせるRFパルスを照射する。受信系105は、高周波コイル114b、増幅器115、直交位相検波器116、A/D変換器117から構成され、原子核スピンの核磁気共鳴により放出されるエコー信号を受信し、再構成部106に送信する。
　再構成部106は、画像処理部118と、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタン等を含む入力部119と、ディスプレイ、プリンタ等を含む出力部120と、磁気ディスク、光ディスク等を含み、データや所望のプログラムを記憶する記憶装置121で構成される。画像処理部118は受信系105からデータが入力されると、画像を再構成し、出力部120により表示させるとともに、記憶装置121に記録する。図１に示すように、この画像処理部118はCPU108によるプログラム処理で実現することが可能であるが、再構成部106に、CPU108とは別の中央処理装置(CPU)を設置することや、画像処理用の専用ハードウェアで構成することも可能である。
　次に、図２を用いて、図１のMRI装置の観測部100における受信系105で受信されるエコー信号、すなわちK空間データの観測方法について説明する。図２において、201は観測対象のK空間(実空間の画像データのフーリエ変換である空間)、202はK空間201の原点、203は原点付近の低周波成分領域、204は軸付近の低周波成分領域、205は高周波成分領域を示す。高速撮像のためには、観測するデータ点をより少なくする必要がある。一般的にCSでは観測対象の空間をランダムに観測するのがよいとされる。これは信号成分を偏りなく観測するためである。しかしながら、K空間においては、原点付近の低周波成分203もしくは204を密に観測しないと、再構成される画像のコントラストや明るさに大きな変動が発生してしまうため、原点付近の低周波成分203もしくは204に関してはすべての要素を観測する。このような観測方法による観測パターンとしては、図３に示すような平行線状301、放射状302、ランダム状303、更には図示を省略したらせん状等が考えられる。
　次に図１のMRI装置の画像処理部118の処理内容について説明する。上述の通り、画像処理部118は、好適にはCPUによるプログラム処理で実現される。図４は画像処理部118がプログラム処理等で実現する処理フローを示す。図３を用いて説明したような観測パターンを用いると、すべての要素を観測する場合に比べ、偽のエッジや、ぼやけといったアーチファクトが生じることがある。そのため画像処理部118は、コスト最小化問題を解くことで、アーチファクトがなく、鮮鋭な画像を再構成する。利用する最小化問題の解法はどのようなものを利用してもよいが、以下で説明する実施例では、Split Bregman 法（非特許文献２）を利用したコスト最小化手法について説明する。
　実施例１は、被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、被検体の観測を行い、観測データを出力する観測部100と、観測部からの観測データから画像を再構成する再構成部106とを備え、観測部100は、疎な観測を行う観測パターンに基づき観測データを取得し、再構成部106は、観測データに対し、観測パターンに基づいた画像補正処理を行う画像撮像装置であるMRI装置の実施例である。
　図４に示すように、本実施例の画像処理部118はステップST401からステップST407を繰り返し実行することにより観測されたK空間から画像を再構成する。上述の通り、画像処理部118では、Split Bregman法を用いたコスト最小化、逐次最適化を行うが、本実施例においては、その推定更新処理において、画像補正処理により補正された結果を用いる。
　図４に示す通り、まず、ステップST400において、u0、uC 0、uｗ 0 、bC 0、bｗ 0のすべての要素を0として初期化する。その後、ステップST401からステップST407を繰り返し実行する。
　以下、k+1回目の繰り返しについて説明する。ステップST401において式（1）が計算され、推定結果uk+1が算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、ｆkは直前（k回目）の繰り返しにより更新されたK空間、Φはフーリエ変換および観測パターンによる観測過程、ΦTはΦの逆変換を示す。INはすべての要素が１であり、ｆkと同サイズの配列である。またuC k、uｗ k 、bC k、bｗ kは直前（k回目）の繰り返しにおいて算出された変更成分である。またμはパラメータとしての正の定数である。
　次に、ステップST402において、uC k+1、uｗ k+1を式（2）および（3）により算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 　ここで、Ψｃ T、Ψｗ TはそれぞれCurvelet逆変換およびWavelet逆変換である。ここではCurvelet変換およびWavelet変換を利用しているが、これ以外にも、TV（Total Variation）、Ridgelet変換等を用いてもかまわない。また、これらを組み合わせて用いてもよい。
　SCおよびSｗはSoft Shrinkageと呼ばれる処理を示す。SCおよびSｗはすべての要素についてそれぞれ式(4)、(5)で示す処理を行う。ここでΨｃ、ΨｗはそれぞれCurvelet変換およびWavelet変換である。またλはパラメータとしての定数である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　次にステップST403において、bC k+1、bｗ k+1が式（6）、（7）を用いて算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
 　ステップST404は、推定結果uk+1に対して、式（8）に示すように、上述した通り、本実施例においては、観測パターンに基づく補正処理Gを行う。すなわち、推定更新処理において、補正処理Gにより補正された結果を用いる。これにより、本実施例のMRI装置は、再構成される画像の画質を向上することが可能となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　ここで、本実施例の観測部100における観測方法として、図3で示した水平方向の平行線状観測パターン301を利用した場合の、観測パターン301に基づく補正処理Gについて、図5を用いて説明する。
　図5において、501は再構成したい真の水平エッジ画像を、502は図3に示す平行線状の観測パターン301を利用した場合の、再構成部106で得られる再構成画像のイメージを示している。同図に示すイメージ502から明らかなように、水平エッジがぼやけて再構成されやすい。これは、図３の示した平行線状の観測パターン301による観測では、水平エッジに対応する高周波成分が取得されにくいことに起因する。
　そこで再構成画像の水平エッジをより鮮鋭にするため、本実施例においては、上述の式(8)における補正処理Gとして、観測パターン301に基づき、水平エッジ平滑化処理を用いる。また、再構成アルゴリズムは、平滑化後の推定結果が入力された観測データと近似するように再構成を行う。これにより、より鮮鋭な水平エッジを推定することができる。
　なお、上述の水平エッジ平滑化処理はどのような処理でもかまわない。例えば、図6に示すように、1次元移動平均フィルタ601や1次元ガウシアンフィルタ602が考えられる。
　また、平行線状観測パターン301に代え、図3に示した放射状観測パターン302や、ランダム状観測パターン303を利用した場合には、特定の方向に対してぼやけることはないため、平滑化処理として、例えば2次元のガウシアンフィルタを適用することが考えられる。
　また、図7に示すように、観測パターンを十分に平滑化して利用してもよい。同図において、701は十分平滑化した平行線状観測パターンである。これを補正処理Gのフィルタとして用いてもよい。
　図４の処理フローに戻り、ステップST405は、式（9）を用いてステップST404により補正された推定結果から、ｆk+1を更新する処理である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 　最後に、ステップST406において終了判定を行う。終了判定に用いる基準はどのようなものでもよい。例えば、bC k+1、bW k+1の絶対値や平均値、直前の繰り返しからの差分値、ループ回数k等が考えられる。また、推定結果に対して新たな評価指標を用いて終了判定を行ってもよい。終了判定を満足しなければステップST407においてkを更新し、ステップST401に戻る。なお、ステップST407において、パラメータμを徐々に大きくするような更新を行ってもよい。終了判定を満足すれば、u k+1を再構成画像として出力する。
　以上詳述した実施例１によれば、観測部における観測パターンに基づく補正処理を、再構成部の再構成処理内に組み込むことで、PSNR（Peak Signal Noise Ratio）において数ｄＢの向上が見込まれる。すなわち、本実施例の画像撮像装置によれば、疎な観測を行う観測パターンで得られた観測データを用いて、高画質な画像を取得することが可能となる。すなわち、疎な観測を行う観測パターンを使ってより少ないデータを得ることで、高速な撮像を可能とし、観測パターンに基づく補正処理を行うことにより高画質な画像を再構成することを可能とする。またユーザの画質調整作業を大幅に削減することができる。
　実施例２は、被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、被検体の観測を行い、K空間の観測データを出力する観測部100と、観測部からの観測データから画像を再構成する再構成部106とを備え、観測部100は、疎な観測を行う観測パターンに基づきK空間の観測データを取得し、K空間の高周波成分の観測において、K空間の原点に対して点対称な２点のうちいずれか一方を観測した場合、他方の観測は行わない画像撮像装置であるMRI装置の実施例である。
　本実施例においても、装置の全体構成は、実施例１同様、図1で表される。本実施例が実施例１と異なる点は、観測部100におけるエコー信号である観測データの観測方法にある。再構成部106は、実施例１と同様である。
　図8は本実施例における観測データの観測方法を模式的に示す図である。図8において図2に示した構成要素と同一の要素については、同一の符号を付して説明を省略する。同図において、801および802はK空間201の原点204について点対称の位置にある二点である。本実施例において、図１のMRI装置の観測部100は、K空間201の原点202に対し、高周波領域205において点対称の位置にある点801および点802について、一方の点を観測した場合、他方を観測しないような観測パターンを用いた観測を行う。このような本実施例の観測方法において用いられる観測パターンの一例を図9に示す。2次元のK空間を観測する場合には、横軸に対して非対称とした平行線状観測パターン901、180度回転させても重なりあわない角度方向に観測を行う放射状観測パターン902等が利用できる。また3次元のK空間を観測する場合には、上記条件を満たすランダム状観測パターン903も利用できる。
　K空間には点対称性が存在するため、上記のような点対称位置にある一方のみを観測する観測方法を利用することで、効率的な観測が行える。これにより、MRI装置の画像処理部118において再構成される画像の画質向上が期待できる。また、観測されたK空間を再構成部106へ入力する際に、点対称性を利用して値を挿入してもよい。
　以上のように本実施例によれば、MRI装置においてより少ない観測データによる高速な撮像で且つより高画質な画像を取得することができる。なお、本実施例においては、再構成部106において、実施例１において説明した観測パターンに基づく補正処理を再構成処理内に組み込むことを行わない場合であっても、効率的は観測が行えるという実施例２特有の効果を得ることができる。
　実施例３は、画像撮像装置であって、画像を観測する観測部は、疎な観測を行う観測パターンに基づき観測データを取得し、再構成部は、当該観測パターンに基づいた画像補正処理を複数行う構成のMRI装置の実施例である。
　図10に実施例３における画像処理部118の処理フローを示す。図10において、図4に示した構成要素と同一の要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。また装置の全体構成は、実施例１、２同様、図1に示すものとなる。
　本実施例によれば、再構成された画像の画質をより簡便に調節することが可能となり、ユーザの画質調整作業を大幅に削減することができる。本実施例が実施例１と異なる点は、図10に示すように、再構成部106の画像処理部118の処理フローに新たにステップST1001を追加し、補正処理を複数行う構成とした点である。すなわち、補正処理を複数個用意し、これらを実行する。
　一般に、再構成される画像の画質を変更するためには、式（1）内の変数μや、式（4）、（5）内の定数λを調節する必要があるが、これらのパラメータμ、λと、再構成される画像との関係は感度が低く、人の主観と異なる。また、これらのパラメータを撮像対象、部位ごとに設定する必要性があり、さらに値の設定によっては再構成画像の画質を大きく損なうことがあることから、ユーザがこれらのパラメータの調節を行うことは難しい。
　そこで、本実施例においては、追加したステップST1001における補正処理をユーザが調節することによって、再構成される画像の画質の調節を行う。この補正処理ST1001による調整手法について説明する。
　まず、ステップST1001は、ステップST404により補正された推定結果に対して、式（10）に示す任意の補正処理G2を行う。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　ユーザは図１の入力部119であるキーボードやマウス等により補正処理G2の処理内容やパラメータを選択・変更・調整することができる。補正処理G2は任意の補正処理でかまわないが、例えば、再構成される画像をより鮮鋭にしたい場合は平滑化処理、例えばガウシアンフィルタ処理等を行う。逆に、よりノイズを抑制したい場合には鮮鋭化処理、例えばアンシャープマスク処理を行えばよい。
　この場合、ユーザが入力するパラメータは、例えばガウシアンフィルタのサイズや分散等が考えられる。また、いくつかのパラメータの組をあらかじめ用意しておき、それを選択させるようにしてもよい。
　図11は図１の出力部120であるディスプレイなどを使って、ユーザに提示される調整画面の一例である。例えば、鮮鋭度のような項目に対し、数値1101、チェックボタン1102、スライダー1103等による調節を行うことができる。
　図１０のステップST1002では、式（11）によりｆk+1を更新する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
 　以上のように本実施例によれば、再構成された画像の画質をより簡便に調節することが可能となり、ユーザの画質調整作業を大幅に削減することができる。
　実施例４は、画像撮像装置が、高速に高画質な超音波画像を取得することが可能な超音波診断装置の場合の実施例である。
  図12は、実施例４に係る画像撮像装置としての超音波診断装置の一構成例を示すブロック図である。図12において、図１に示した構成要素と同一の要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。同図において、超音波診断装置を構成する超音波観測部1206は、超音波探触子1201と、送信部1202と、受信部1203と、超音波送受信制御部1204と、整相加算部1205から構成される。
　送信部1202は超音波探触子1201を介して被検体101に時間間隔をおいて超音波を繰り返し送信する。受信部1203は被検体101から発生する時系列の反射エコー信号を受信する。超音波送受信制御部1204は送信部1202と受信部1203を制御する。整相加算部1205は受信された反射エコー信号を整相加算して、RF信号フレームデータを時系列に生成する。整相加算部1205はアナログデジタル（A/D）変換器を内蔵し、RF信号フレームデータを観測データとして、再構成部106の画像処理部118に出力され、画像処理部118はRFフレームデータからなる観測データを用いて超音波エコー画像を生成する。
　本実施例の超音波観測部1206は、疎な観測結果を観測データとして画像処理部118に送信する。ここで疎な観測とは、例えば、送信部1202の超音波送信間隔を間引くこと等があげられる。画像処理部118は疎な観測結果に対し、実施例1または実施例3に示す再構成処理を行う。なお、本実施例におきては、観測される反射エコー信号が画像信号であることから、先の式（1）におけるフーリエ変換は実施することなく、実施例１で説明したと同様の画像処理を行う。
　本実施例の超音波診断装置によれば、高速に高画質な超音波画像を取得することが可能となる。
　実施例５は、画像撮像装置が、高速に高画質なCT（Computed Tomography）画像を取得することが可能なCT装置の実施例である。
  図13は、実施例５に係る、画像撮像装置としてのCT（Computed Tomography）装置の一構成例を示すブロック図である。同図においても、図１、図12に示した構成要素と同一の要素に関しては、同一の符号を付してその説明を省略する。
　図13において、CT観測部1309は、X線管装置1301と、回転円盤1302と、コリメータ1303と、X線検出器1306と、データ収集装置1307と、寝台1305と、システム制御部1308から構成される。X線管装置1301は、寝台1305上に載置された被検体にX線を照射する装置である。コリメータ1303はX線管装置1301から照射されるX線の放射範囲を制限する装置である。回転円盤1302は、寝台1305上に載置された被検体が入る開口部1304を備えるとともに、X線管装置1301とX線検出器1306を搭載し、被検体の周囲を回転するものである。
　X線検出器1306は、X線管装置1301と対向配置され被検体を透過したX線を検出することにより透過X線の空間的な分布を計測する装置であり、多数のX線検出素子を回転円盤1302の回転方向に配列したもの、若しくは回転円盤1302の回転方向と回転軸方向との2次元に配列したものである。データ収集装置1307は、X線検出器1306で検出されたX線量をデジタルデータとして収集する装置である。また、システム制御部1308は、回転円盤1302の回転、寝台1305の上下前後左右動、X線管装置1301に入力される電力等を制御するものである。
　本実施例のCT装置のCT観測部1309は、疎な観測結果であるデジタルデータを観測データとして再構成部106の画像処理部118に送信する。ここで疎な観測とは、X線管装置1301とX線検出器1306を使って観測する際に、角度方向に対し十分な観測を行わないこと等があげられる。本実施例の再構成部106の画像処理部118は、疎な観測結果に対し、実施例1または実施例3に示す再構成処理を行い、高画質なCT画像を再構成する。
　以上のように、本実施例によれば、高速に高画質なCT画像を取得することが可能となる。更に、従来に比べてX線の被ばく量の低減が期待できる。
　なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明のより良い理解のために詳細に説明したのであり、必ずしも説明の全ての構成を備えるものに限定されものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　更に、上述した各構成、機能、処理部等は、それらの一部又は全部を実現するCPUのプログラムを作成する例を説明したが、それらの一部又は全部を例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現しても良いことは言うまでもない。
　100　観測部、101　被検体、102　静磁場発生系、103　傾斜磁場発生系、104　送信系、105　受信系、106　再構成部、107　シーケンサ、108　中央処理装置（CPU）、109　傾斜磁場コイル、110　傾斜磁場電源、111高周波発生器、112変調器、113　増幅器、114　高周波コイル、115　増幅器、116　直交位相検波器、117　A/D変換器、118画像処理部、119入力部、120出力部、121　記憶装置、201　K空間、202　原点、203　原点付近の低周波領域、204　軸付近の低周波領域、205高周波領域。301　水平方向平行線状観測パターン、302　放射状観測パターン、303　ランダム状観測パターン、501　真の水平エッジ画像、502　再構成された水平エッジのイメージ、601　移動平均フィルタ、602　ガウシアンフィルタ、701　平滑化された観測パターン、801　観測点、802　原点202に対し観測点801と点対称な位置にある観測点、901　平行線状観測パターン、902　放射線状観測パターン、903　ランダム状観測パターン、1201　超音波探触子、1202　送信部、1203　受信部、1204超音波送受信制御部、1205　整相加算部、1206　超音波観測部、1301　 X線管装置、1302　回転円盤、1303　コリメータ、1304　開口部、1305　寝台、1306　X線検出器、1307　データ収集装置、1308　システム制御部、1309　CT観測部。

Claims (15)

  1. 被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、
    前記被検体の観測を行い、観測データを出力する観測部と、
    前記観測部からの前記観測データから画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記観測部は、
    疎な観測を行う観測パターンに基づき前記観測データを取得し、
    前記再構成部は、
    前記観測データに対し、前記観測パターンに基づいた画像補正処理を行う、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  2. 請求項1記載の画像撮像装置であって、
    前記画像撮像装置は、磁気共鳴イメージング(以下、MRIと称す)装置であり、
    前記観測データはK空間のデータである、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  3. 請求項２記載の画像撮像装置であって、
    前記観測部の前記観測パターンは、平行線状であり、
    前記再構成部の前記画像補正処理には、水平エッジ平滑化処理が含まれる、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  4. 請求項２記載の画像撮像装置であって、
    前記観測部の前記観測パターンは、放射状もしくはランダム状であり、
    前記再構成部の前記画像補正処理には、平滑化処理が含まれる、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  5. 請求項２記載の画像撮像装置であって、
    前記再構成部は、Split Bregman法を用いた逐次最適化を行い、その推定更新処理において、前記画像補正処理により補正された結果を用いる、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  6. 請求項２記載の画像撮像装置であって、
    前記観測部は、
    前記K空間の高周波成分の観測において、前記K空間の原点に対して点対称な２点のうちいずれか一方を観測した場合、他方の観測は行わない、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  7. 請求項１記載の画像撮像装置であって、
    前記再構成部は、前記画像補正処理を複数個具備する、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  8. 被検体の画像を撮像する画像撮像装置であって、
    前記被検体の観測を行い、K空間の観測データを出力する観測部と、
    前記観測部からの前記観測データから画像を再構成する再構成部とを備え、
    前記観測部は、
    疎な観測を行う観測パターンに基づき前記K空間の観測データを取得し、
    前記K空間の高周波成分の観測において、前記K空間の原点に対して点対称な２点のうちいずれか一方を観測した場合、他方の観測は行わない、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  9. 請求項８記載の画像撮像装置であって、
    前記再構成部は、前記K空間の観測データに対し、前記観測パターンに基づいた画像補正処理を行う、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  10. 請求項９記載の画像撮像装置であって、
    前記再構成部は、前記画像補正処理を複数個行う、
    ことを特徴とする画像撮像装置。
  11. 被検体の画像を撮像する画像撮像方法であって、
    疎な観測を行う観測パターンに基づき前記被検体の観測データを取得し、
    前記観測データから画像を再構成する際、前記観測データに対し、前記観測パターンに基づいた画像補正処理を行う、
    画像撮像方法。
  12. 請求項１1記載の画像撮像方法であって、
    前記観測データはMRI装置の観測部で取得されるK空間のデータである、
    ことを特徴とする画像撮像方法。
  13. 請求項１２記載の画像撮像方法であって、
    前記観測パターンは、平行線状であり、
    前記画像補正処理には、水平エッジ平滑化処理が含まれる、
    ことを特徴とする画像撮像方法。
  14. 請求項１２記載の画像撮像方法であって、
    前記観測パターンは、放射状もしくはランダム状であり、
    前記画像補正処理には、平滑化処理が含まれる、
    ことを特徴とする画像撮像方法。
  15. 請求項１２記載の画像撮像方法であって、
    前記K空間の高周波成分の観測において、前記K空間の原点に対して点対称な２点のうちいずれか一方を観測した場合、他方の観測は行わない、
    ことを特徴とする画像撮像方法。
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