WO2024042614A1 - 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム - Google Patents

磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2024042614A1
WO2024042614A1 PCT/JP2022/031728 JP2022031728W WO2024042614A1 WO 2024042614 A1 WO2024042614 A1 WO 2024042614A1 JP 2022031728 W JP2022031728 W JP 2022031728W WO 2024042614 A1 WO2024042614 A1 WO 2024042614A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
magnetic field
magnetic
detection signal
particle imaging
magnetic particle
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/031728
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
一輝 山内
Original Assignee
三菱電機株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 三菱電機株式会社 filed Critical 三菱電機株式会社
Priority to PCT/JP2022/031728 priority Critical patent/WO2024042614A1/ja
Publication of WO2024042614A1 publication Critical patent/WO2024042614A1/ja

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves 
    • A61B5/0515—Magnetic particle imaging

Definitions

  • the present disclosure relates to a magnetic particle imaging system, a magnetic particle imaging method, and a magnetic particle imaging program.
  • the magnetic particle imaging system includes a selection means for generating a selection magnetic field having a low magnetic field region and a high magnetic field region within an examination region, and a driving means for changing the relative positional relationship of two regions within the examination region with respect to the magnetic particles. , an excitation unit that applies an excitation magnetic field so that the magnetization of the magnetic particles changes, and a reception unit that receives the change in magnetization of the magnetic particles as a detection signal.
  • the value of the detection signal of a magnetic particle imaging system is the value obtained by convolving and integrating the system function with the spatial distribution of magnetic particles, so imaging the spatial distribution of magnetic particles from the detection signal involves deconvolution of the system function. Perform image reconstruction.
  • the system function includes information on the magnetization curve of the magnetic particle and the system (selecting means, driving means, excitation means, and receiving means), it is necessary to select the particles used for inspection and the system function data for each system setting condition. It is common to obtain this information before the test.
  • a method using actual measurement is known as a method for obtaining system functions.
  • the measured value is obtained as a system function by moving a minute point-shaped calibration sample point by point within the inspection area. Since the amount of magnetic particles contained in the calibration sample is minute, it is necessary to take time to measure each point in order to obtain a sufficient S/N ratio. As a result, it takes an enormous amount of time to obtain the system functions.
  • Patent Document 1 uses a method based on numerical calculation.
  • the spatial symmetry that a system function theoretically has is utilized. For example, if the system function distribution is symmetrical with respect to two axes, a point-like calibration sample is installed and moved in only one quarter of the area, and the signal intensity at each position is obtained. The measured signal is then duplicated to match the symmetry of the system function to create the system function.
  • Patent Document 1 cannot deal with the asymmetry of the system function caused by manufacturing errors. As a result, the quality of the reconstructed image deteriorates due to the occurrence of artifacts in the reconstructed image, a decrease in spatial resolution, a decrease in quantitative performance, and the like.
  • an object of the present disclosure is to provide a magnetic particle imaging system that can obtain system functions in a shorter time than a method based on actual measurements, and that can generate high-quality reconstructed images.
  • a method and a magnetic particle imaging program are provided.
  • the magnetic particle imaging system for imaging the spatial distribution of magnetic particles within an examination region of the present disclosure includes a first partial region having a low magnetic field strength and a second partial region having a higher magnetic field strength within the examination region.
  • the sensor includes a receiver that receives a change in magnetization of the sensor as a detection signal, and a processor.
  • the detection signal is expressed as a convolution of the spatial distribution of magnetic particles and a system function.
  • the processor operates the system by a first deconvolution operation based on a first detection signal data set obtained when the calibration sample is placed in the test area and a numerical model of the spatial distribution of magnetic particles contained in the calibration sample.
  • the spatial distribution of magnetic particles contained in the test sample is determined by a second deconvolution operation based on the system function and the second detection signal data set obtained when the function is calculated and the test sample is placed in the test area. get.
  • the magnetic particle imaging method of imaging the spatial distribution of magnetic particles within an examination region of the present disclosure includes a selector that selects a first partial region having a low magnetic field strength and a second partial region having a higher magnetic field strength. generating a selective magnetic field having a spatial pattern of magnetic field strengths to be formed within an examination region; an exciter applying an excitation magnetic field such that the magnetization of magnetic particles present in the selective magnetic field changes; and a receiver. receiving as a detection signal a magnetization change of the magnetic particles excited by the excitation magnetic field, the detection signal being represented by a convolution of the spatial distribution of the magnetic particles and a system function.
  • the magnetic particle imaging method includes a first detection signal data set obtained when a processor places a calibration sample in an examination region, and a numerical model of the spatial distribution of magnetic particles contained in the calibration sample. a step of calculating a system function by a deconvolution operation, and a second deconvolution operation based on the system function and a second detection signal data set obtained when the processor places the test sample in the inspection area; , obtaining a spatial distribution of magnetic particles contained in the test sample.
  • the magnetic particle imaging system includes a first subregion having a low magnetic field strength and a first subregion having a higher magnetic field strength. generating a selection magnetic field with a spatial pattern of magnetic field strength such that a second sub-region having Changes in magnetization of magnetic particles excited by the magnetic field are received as detection signals.
  • a magnetic particle imaging system includes a processor. The detection signal is expressed as a convolution of the spatial distribution of magnetic particles and a system function.
  • the magnetic particle imaging program causes the processor to generate a first detection signal data set based on a data set of first detection signals obtained when a calibration sample is placed in an examination region and a numerical model of the spatial distribution of magnetic particles contained in the calibration sample.
  • a system function can be acquired in a short time, and a high-quality reconstructed image can be generated.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a magnetic particle imaging system.
  • 1 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an information processing device 11.
  • FIG. 1 is a flowchart showing a procedure of a magnetic particle imaging method according to an embodiment.
  • 4 is a flowchart showing a procedure for measuring a calibration sample in step S104 in FIG. 3.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of arrangement of calibration samples.
  • 5 is a flowchart showing the procedure of a subroutine for system function generation (first deconvolution calculation) in step S206 in FIG. 4.
  • FIG. 4 is a flowchart showing the procedure of diagnostic measurement (test sample measurement) in step S107 in FIG. 3.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the procedure of the spatial distribution imaging process (second deconvolution calculation) in step S406 of FIG. 7.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a procedure for measuring a calibration sample in Patent Document 1.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of arrangement of calibration samples in Patent Document 1.
  • 2 is a flowchart showing the procedure of a system function generation subroutine in Patent Document 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of the overall configuration of a magnetic particle imaging system.
  • the magnetic particle imaging system includes an exciter 2, a first selector 3a, a second selector 3b, a receiver 4, a power source 5 for applying an excitation magnetic field, a power source 7 for a first selective magnetic field, and a power source 7 for a second selective magnetic field. It includes a power source 8, a filter 9, a signal amplifier 10, and an information processing device 11.
  • the first selector 3a and the second selector 3b are arranged so that a first partial area having a low magnetic field strength and a second partial area having a higher magnetic field strength are arranged in an examination area in which a subject is placed.
  • a selective magnetic field having a spatial pattern of magnetic field strengths is generated so as to form a selective magnetic field.
  • the region of magnetic particles that can contribute to the measurement signal among the magnetic particles present in the inspection region is limited to the vicinity of the first partial region.
  • a region in which the magnetic field strength takes a value particularly close to zero is called a field free region (FFR).
  • FFR field free region
  • the zero magnetic field region FFR is also called a field free point (FFP), a field free line (FFL), or a planar zero magnetic field region depending on its shape.
  • the FFL only needs to have a zero magnetic field region extending in one direction, and may have a rectangular shape (in this case, the length direction of the long side is the extending direction) or an elliptical shape.
  • the planar zero magnetic field region and FFL have a larger region that can contribute to a signal than FFP, so they have the advantage of being able to obtain a sufficient SN ratio for measurement and image reconstruction in a short time.
  • the first selector 3a includes a first electromagnet.
  • the second selector 3b includes a second electromagnet.
  • the first electromagnet and the second electromagnet are arranged to face each other so as to generate opposite magnetic fields in the examination area.
  • the first electromagnet is connected to a first selection magnetic field power supply 7.
  • the second electromagnet is connected to a second selection magnetic field power source 8.
  • a selection magnetic field is generated by passing current from the first selection magnetic field power supply 7 to the first electromagnet and from the second selection magnetic field power supply 8 to the second electromagnet.
  • the position of the zero magnetic field region FFR within the inspection region can be moved in the translational direction or rotational direction.
  • the first partial region particularly the zero magnetic field region FFR
  • the method of generating the selection magnetic field is not limited to electromagnets.
  • the first electromagnet and the second electromagnet two permanent magnets arranged opposite to each other, or a combination of a permanent magnet and an electromagnet may be used.
  • the scanning method of the magnetic field in this example, zero magnetic field region FFR is not limited to the above.
  • the magnetic field may be scan-driven by physical movement of the first selector 3a and the second selector 3b, or by a combination of electrical movement and physical movement.
  • the magnetic field may be scanned relative to the subject by fixing the position of the magnetic field and moving the subject.
  • the exciter 2 applies an excitation magnetic field so that the magnetization of the magnetic particles present in the selected magnetic field of the test region where a subject such as a calibration sample or a test sample is placed changes.
  • the calibration sample is used to specify the system function and is a sample with a known magnetic particle distribution.
  • the test sample is a sample whose magnetic particle distribution is tested.
  • the exciter 2 is configured by a coil connected to a power source 5 for applying an excitation magnetic field.
  • a power source 5 for applying an excitation magnetic field.
  • the alternating current magnetic field is applied as an excitation magnetic field to the examination area where the subject is placed.
  • the magnetic particles contained in the object By applying an excitation magnetic field to the object, the magnetic particles contained in the object generate a fundamental wave magnetic signal having the same frequency as the excitation magnetic field and a higher-order harmonic magnetic signal.
  • the magnetic particles are modified with a substance such as a protein that binds to a target substance contained in an analyte through an antigen-antibody reaction.
  • the receiver 4 receives the magnetization change of the magnetic particles excited by the excitation magnetic field as a detection signal.
  • the receiver 4 is composed of, for example, a coil.
  • the receiver 4 uses a variable sensor such as a Hall element, a magnetoresistive element (AMR (Anisotropic Magneto Resistive) element, SMR (Semiconductor Magneto Resistive) element, TMR (Tunnel Magneto Resistive) element, etc.), an MI (Magneto Impedance) sensor, etc. Any material that can detect a magnetic field may be used.
  • the detection signal is input to the information processing device 11 via, for example, a noise removal filter 9 and a signal amplifier 10.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 11.
  • the information processing device 11 includes a processor 21 , a RAM (Random Access Memory) 25 , a reading section 26 , an internal storage section 27 , a display section 22 , an operation section 23 , and a communication interface 24 .
  • the processor 21 is, for example, a CPU (Central Processing Unit) and executes arithmetic processing.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the RAM 25 stores temporary information generated as a result of arithmetic processing by the processor 21.
  • the processor 21 reads programs (including a system function generation program and a spatial distribution imaging program) stored in the internal storage unit 27, loads the programs into the RAM 25, and executes the programs.
  • the reading unit 26 reads information recorded on an optical storage medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory).
  • an optical storage medium such as a CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory).
  • the internal storage unit 27 is, for example, a hard disk drive.
  • the internal storage unit 27 stores various programs such as a system function generation program and a spatial distribution imaging program, and various data such as a numerical model of a calibration sample.
  • the display unit 22 is, for example, a liquid crystal display.
  • the display unit 22 displays a screen generated according to the calculation processing of the processor 21.
  • the operation unit 23 includes, for example, a keyboard, a mouse, and the like.
  • the operation unit 23 accepts operation input by an operator.
  • the communication interface 24 communicates with an external device (for example, a server device) via a network.
  • an external device for example, a server device
  • the system function generation program includes a group of processing instructions for generating a system function based on the measurement signal of the calibration sample.
  • the spatial distribution imaging program includes a group of processing instructions related to imaging of the spatial distribution of magnetic particles present in a test sample such as a living body of a patient. These programs are recorded on, for example, an optical recording medium, read by the reading section 26, and stored in the internal storage section 27. Alternatively, these programs may be downloaded from the server device through the communication interface 24 and stored in the internal storage section 27.
  • Processor 21 stores the detection signal from receiver 4.
  • the k-th harmonic component U k (r i , ⁇ j ) of the detection signal when the zero magnetic field region exists at the translational position r i and the angle ⁇ j is expressed by the system function S It is expressed as a convolution of k (p) and magnetic particle distribution c(p).
  • p is a vector representing a three-dimensional position (x, y, z).
  • the convolution operation is expressed, for example, by the following formula.
  • the system function S k (p) is determined by the influence of the magnetization curve of the magnetic particles, the characteristics of the equipment calibrating the magnetic particle imaging system.
  • d 3 p represents dx ⁇ dy ⁇ dz.
  • the system function S k (p) is a transfer function when the input is the magnetic particle distribution c(p) and the output is the k-th harmonic component U k (r i , ⁇ j ) of the detection signal.
  • An example of the first deconvolution operation is to perform an inverse Fourier transform on the value obtained by dividing the Fourier transform value of U k (r i , ⁇ j ) by the Fourier transform value of c(p). This is the way to obtain.
  • the processor 21 executes a deconvolution operation using a data set of the first detection signal, which is a detection signal collected with a change in the relative position of the calibration sample and the selection magnetic field.
  • the deconvolution operation performed using the data set of the first detection signal will be referred to as a first deconvolution operation.
  • the "first detection signal data set” refers to a collection of first detection signal data collected at a plurality of positions. Therefore, each element of the data set of the first detection signal is associated with the collection position of the first detection signal. For example, each time the position is changed, data of the first detection signal associated with the position is collected. A collection of the collected first detection signal data for each position becomes a first detection signal data set.
  • the first deconvolution operation may be performed using the first detection signal data set corresponding to all positions at the end of the scan, or for each change in the scan position, for each position before and after the change. It may be performed sequentially using corresponding data sets of first detection signals.
  • the processor 21 processes, for example, a data set of the first predicted detection signal obtained by a convolution operation of the magnetic particle distribution of the calibration sample and the predicted system function, and a data set of the first detection signal.
  • the first deconvolution operation may be performed by updating the expected system function so that the values are as close as possible to the data set.
  • the processor 21 updates the prediction system function so that the sum of squared errors between each element of the first prediction detection signal data set and each element of the first detection signal data set decreases. You may.
  • An example of the second deconvolution operation is to perform an inverse Fourier transform on the value obtained by dividing the Fourier transform value of U k (r i , ⁇ j ) by the Fourier transform value of S k (p). This is the way to obtain.
  • the processor 21 executes a deconvolution operation using a data set of the second detection signal, which is a detection signal collected with a change in the relative position of the test sample and the selection magnetic field.
  • the deconvolution operation performed using the second detection signal data set will be referred to as a second deconvolution operation.
  • the "data set of second detection signals” refers to a collection of data of a plurality of collected second detection signals. Therefore, each element of the data set of the second detection signal is associated with a collection position of the second detection signal. For example, each time the position is changed, data of the second detection signal associated with the position is collected. A collection of the collected second detection signal data for each position becomes a second detection signal data set.
  • the second deconvolution operation may be performed using the second detection signal data set corresponding to all positions at the end of the scan, or for each change in the scan position, for each position before and after the change. It may be performed sequentially using the corresponding second detection signal data set.
  • the test sample may be placed stationary at one location within the inspection area, may be placed stationary at multiple locations, or may be moved relative to the selection magnetic field.
  • the processor 21 calculates the expected magnetic particle distribution so that the data set of the second expected detection signal obtained by the convolution calculation of the system function and the expected magnetic particle distribution has a value as close as possible to the data set of the second detected signal.
  • a second deconvolution operation may be performed by updating the particle distribution.
  • the processor 21 adjusts the predicted magnetic particle distribution such that the sum of squares of errors between each element of the second detection signal data set and each element of the second expected detection signal data set decreases. May be updated.
  • FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of the magnetic particle imaging method according to the embodiment.
  • step S101 a test agent corresponding to the target substance to be imaged is selected.
  • test agents are superparamagnetic magnetic particles modified with proteins that bind to target substances through antigen-antibody reactions.
  • the magnetization characteristics of the test agent differ depending on the type of test agent. Furthermore, different magnetization properties result in different system functions. Therefore, it is necessary to use a system function that corresponds to the selected test agent. Magnetization properties are determined not only by the characteristics of the magnetic particles themselves, such as the size of the core particle size and core particle size distribution, but also by the hydrodynamic properties of the magnetic particles due to differences in the types of antibody molecules that are modified on the magnetic particles. It is also affected by the surrounding environment, such as changes in diameter and viscosity near the lesion.
  • System conditions include excitation conditions such as excitation intensity distribution and excitation frequency, selection conditions such as intensity distribution of the selection magnetic field, driving conditions for driving the selection magnetic field, sensitivity distribution of the receiving coil, filter characteristics, and signal amplifier characteristics. Reception conditions are included as typical conditions. System conditions are system settings that contribute to the measured signal strength.
  • step S103 it is determined whether the system function acquired under the same conditions as the diagnostic measurement (test sample measurement) is stored in the information processing device 11. If no such system function is stored, the process proceeds to step S104.
  • step S104 calibration sample measurement is performed. This results in the calibration sample measurement being performed before the diagnostic measurement (test sample).
  • step S105 the acquisition timing of the system function is determined. If the system function has not been acquired within a certain period of time, the process returns to step S104. Even if the required system functions are already stored in the information processing device 11, the state of the magnetic particle imaging system changes over time, so periodic inspections that perform calibration sample measurements at certain intervals are necessary. This is because implementation is desirable. If a diagnostic measurement is performed using a system function that does not match the type of test agent or system conditions, the reconstructed image obtained by spatial distribution imaging will contain artifacts and the quantification of magnetic particles will be impaired. or As a result, diagnostic measurements are adversely affected.
  • step S106 a system function is selected.
  • the latest system function is selected.
  • diagnostic measurement is performed in step S107.
  • diagnostic measurement test sample measurement
  • FIG. 4 is a flowchart showing the calibration sample measurement procedure in step S104 in FIG.
  • steps S201 to S206 in the flowchart shown in FIG. 4 is realized by the processor 21 executing the program loaded in the RAM 25.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the arrangement of calibration samples.
  • one grid in FIG. 5 corresponds to one pixel of the reconstructed image of the spatial distribution of magnetic particles.
  • the size of the calibration sample only needs to be larger than the pixel size of the reconstructed image.
  • a linear zero magnetic field region FLL
  • the calibration sample is placed, for example, approximately in the center of the test area.
  • step S201 the processor 21 generates a command to control power supply to the first electromagnet and the second electromagnet, and transmits the generated command to the first selected magnetic field power source 7 and the second selected magnetic field power source 7. Output to 8.
  • the first selection magnetic field power supply 7 and the second selection magnetic field power supply 8 start supplying power to the first electromagnet and the second electromagnet in response to the command. As a result, a selective magnetic field is generated in the examination area.
  • step S202 the processor 21 generates a command to control power supply to the exciter 2, and outputs the generated command to the excitation magnetic field application power supply 5.
  • the excitation magnetic field application power supply 5 starts supplying power to the exciter 2 in response to the command. As a result, an alternating current excitation magnetic field is applied to the subject.
  • step S203 the processor 21 controls the selection in the inspection area by adjusting the current balance from the first selection magnetic field power supply 7 and the second selection magnetic field power supply 8 to the first electromagnet and the second electromagnet.
  • step S204 the receiver 4 receives the change in the magnetization moment of the magnetic particles excited by the excitation magnetic field as a detection signal.
  • the detection signal is input to the information processing device 11 via the noise removal filter 9 and the signal amplifier 10.
  • step S205 the processor 21 determines whether the scanning of the selected magnetic field in the inspection area has been completed based on preset termination conditions. If the scanning is not completed, the process returns to step S203. If the scanning is completed, the process advances to step S206.
  • the zero magnetic field region FFR is a linear zero magnetic field region (FFL)
  • the FFL is rotated in specified angle increments from 0 degrees to 180 degrees, and at each angle, the entire range within the inspection region is rotated.
  • the zero magnetic field region FFR has a different shape, the scan end conditions are different.
  • step S206 the processor 21 uses the set of detection signals stored in step S204 to execute a process for generating a system function (first deconvolution calculation).
  • step S201 the order of generating the selection magnetic field in step S201 and generating the excitation magnetic field in step S202 may be reversed.
  • the order of scanning drive of the selection magnetic field in step S203 and signal detection in step S204 may be reversed.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the procedure of the system function generation (first deconvolution calculation) subroutine of step S206 in FIG. 4.
  • step S301 the processor 21 generates a calibration measurement sinogram from the set of detection signals stored in step S204 of FIG. 4 and information indicating the scanning position of the zero magnetic field region.
  • the calibration measurement sinogram is a map representing the k-th harmonic component U k (r, ⁇ ) of the detection signal at the order k of the harmonic component, the translational position r, and the angle ⁇ .
  • U k (r i , ⁇ j ) is expressed by the convolution of the system function S k (p) and the magnetic particle distribution c(p) of the calibration sample.
  • step S302 the processor 21 sets a predicted system function S2 k (p).
  • a predetermined initial value is set for the predicted system function S2 k (p).
  • step S303 the processor 21 performs a convolution operation of the expected system function S2 k (p) set in step S202 and the magnetic particle distribution c(p) of the calibration sample to obtain the k-th harmonic component U2 of the expected detection signal. Calculate k (r, ⁇ ).
  • the magnetic particle distribution c(p) of the calibration sample is expressed by a numerical model representing the shape and magnetic particle concentration of the calibration sample.
  • the numerical model is expressed as follows using a step function H(p). For example, when the calibration sample has a cylindrical shape (a circle with a diameter R in the YZ plane and a length L in the X direction), the numerical model is expressed by the following formula.
  • c(r) ct ⁇ [H(Lx/2-(x-x0)) ⁇ H(Ly/2-(y-y0)) ⁇ H(Lz/2-(z-z0))]...(A2 )
  • x0, y0, and z0 are the center coordinates of the calibration sample.
  • the calibrated expected sinogram is a map representing the k-th harmonic component U2 k (r, ⁇ ) of the expected detection signal at the order k of the harmonic component, the translational position r, and the angle ⁇ .
  • step S304 the processor 21 calculates the sum of squares E1 of the errors between each element of the calibrated measurement sinogram and each element of the calibrated predicted sinogram.
  • the tensor representing the expected system function S2 k (p) is Sass
  • the tensor representing the numerical model of the magnetic particle distribution of the calibration sample is Cmodel
  • the tensor Uass representing the calibration expected sinogram is expressed by the following formula: Ru.
  • Sass has dimensions k, r i , ⁇ j , x, y, z.
  • Cmodel has x, y, and z dimensions.
  • Uass has dimensions k, r i , ⁇ j .
  • Uass Sass ⁇ Cmodel...(B1) Letting Ucal be the tensor representing the calibration measurement sinogram, E1 is expressed by the following equation. Ucal has dimensions k, r i , ⁇ j . The following equation is the sum of squared errors of each element of the two tensors.
  • step S305 the processor 21 determines whether E1 is less than or equal to a predetermined convergence condition. If E1 is less than or equal to the predetermined reference value, the process returns to step S302. If E1 exceeds the predetermined reference value, the process advances to step S306.
  • step S302 the processor 21 updates the expected system function S2 k (p).
  • the processor updates the expected system function S2 k (p) by gradient descent as in the following equation.
  • ⁇ is an acceleration coefficient that determines the update speed.
  • step S306 the processor 21 determines the predicted system function S2 k (p) corresponding to the calibrated predicted sinogram that satisfies the convergence condition as the system function S k (p).
  • system functions have a smooth distribution, but if the set expected system function S2 k (p) has a non-smooth distribution that includes noise, the spatial distribution image obtained as a result of spatial distribution imaging may This also results in noise. Therefore, it is preferable to perform smoothing on the determined system function S k (p) in post-processing, or to give constraints during the convergence calculation for determining the system function S k (p).
  • FIG. 7 is a flowchart showing the procedure of diagnostic measurement (test sample measurement) in step S107 in FIG.
  • steps S401 to S406 in the flowchart shown in FIG. 7 is realized by the processor 21 executing the program loaded in the RAM 25.
  • step S400 a test sample is placed in the test area.
  • the processing in steps S401 to S405 is similar to the processing in steps S201 to S205 in FIG. 4, so the description will not be repeated.
  • step S406 the processor 21 executes spatial distribution imaging processing (second deconvolution calculation) using the set of detection signals stored in step S404.
  • FIG. 8 is a flowchart showing the procedure of the spatial distribution imaging process (second deconvolution calculation) in step S406 in FIG.
  • step S501 the processor 21 generates a test measurement sinogram from the set of detection signals stored in step S404 of FIG. 7 and information indicating the scanning position of the zero magnetic field region.
  • the test measurement sinogram is a map representing the k-th harmonic component U k (r, ⁇ ) of the detection signal at the order k of the harmonic component, the translational position r, and the angle ⁇ .
  • U k (r i , ⁇ j ) is expressed by the convolution of the system function S k (p) and the magnetic particle distribution c(p) of the test sample.
  • step S502 the processor 21 sets the expected magnetic particle distribution c2(p).
  • the expected magnetic particle distribution c2(p) is set to a predetermined initial value.
  • step S503 the processor 21 calculates the k -th harmonic component U2 k (r, ⁇ ) is calculated.
  • Test expected sinogram is a map representing the k-th harmonic component U2 k (r, ⁇ ) of the expected detection signal at the order k of the harmonic component, the translational position r, and the angle ⁇ .
  • step S504 the processor 21 calculates the sum of squares E2 of the errors between each element of the test measurement sinogram and each element of the test predicted sinogram.
  • the tensor representing the system function S k (p) is S and the tensor representing the expected magnetic particle distribution is Cexp
  • the tensor Uexp representing the expected test sinogram is expressed by the following formula.
  • S has dimensions k, r i , ⁇ j , x, y, z.
  • Cexp has dimensions x, y, and z.
  • Uexp has dimensions k, r i , ⁇ j .
  • Uexp S ⁇ Cexp...(C1) Letting Uins be the tensor representing the test measurement sinogram, E2 is expressed by the following formula. Uins has dimensions k, r i , ⁇ j . The following equation is the sum of squared errors of each element of the two tensors.
  • step S505 the processor 21 determines whether E2 is less than or equal to a predetermined convergence condition. If E2 is less than or equal to the predetermined reference value, the process returns to step S502. If E2 exceeds the predetermined reference value, the process advances to step S506.
  • step S502 the processor 21 updates the predicted magnetic particle distribution c2(p).
  • the processor 21 updates the predicted magnetic particle distribution c2(p) using the gradient descent method as shown in the following equation.
  • step S506 the processor 21 determines the predicted magnetic particle distribution c2(p) that satisfies the convergence condition as the magnetic particle distribution c(p).
  • An image representing this magnetic particle distribution c(p) is spatial distribution imaging data, that is, a reconstructed image.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for measuring a calibration sample in Patent Document 1.
  • the flowchart in FIG. 9 differs from the flowchart in FIG. 4 in that the flowchart in FIG. 9 includes steps S800 and S806 instead of steps S200 and S206.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of arrangement of calibration samples in Patent Document 1.
  • a point-shaped calibration sample is placed at a spatial position corresponding to one pixel within the inspection area.
  • the calibration sample is sequentially moved by a width corresponding to one pixel.
  • FIG. 11 is a flowchart showing the procedure of the system function generation subroutine of Patent Document 1.
  • step S901 the symmetry of the system function is read.
  • step S902 a system function is created by duplicating the data of the measurement signal (detection signal) so as to match the symmetry of the system function.
  • step S903 system function data is output.
  • the distribution of the calibration sample is deconvoluted, unlike the method of Patent Document 1, there is no need to match the size of the calibration sample to the size corresponding to the pixels of the reconstructed image.
  • the sample size can be made larger than the pixel size of the reconstructed image. Since the calibration sample is large, the measurement signal in the measurement of the calibration sample becomes large, so that a sufficient SN ratio can be obtained even in a short measurement time. As a result, measurement of the calibration sample can be performed in a shorter time. Therefore, in this embodiment, periodic inspections of the magnetic particle imaging system can be carried out more frequently than in the past, so the image quality of spatial distribution imaging is improved.
  • the measurement of the calibration sample can be performed using the same procedure as the diagnostic measurement (measurement of the test sample).
  • measurement of the calibration sample may be performed on a certain calibration sample within the inspection region by measurement involving translational scanning and rotational scanning of the FFL. In such a case, mechanical scanning of the calibration sample is not required, resulting in shorter calibration measurements and also eliminating the need for a drive mechanism to perform the mechanical scanning.
  • a reconstructed image is generally represented by pixels divided into a grid, it is better to use a rectangular prism shape than a cylindrical shape in numerical modeling of a calibration sample because it reduces discretization errors at the edges of the calibration sample. becomes smaller.
  • By reducing the error in numerical modeling it is possible to reduce the error in the generated system function and furthermore the error in the spatial distribution image.

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Magnetic Means (AREA)

Abstract

プロセッサ（２１）は、検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のセットと、校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、システム関数を算出する。プロセッサ（２１）は、検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のセットと、システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得る。

Description

磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム
　本開示は、磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラムに関する。
　従来から磁気粒子イメージングシステムが知られている。磁気粒子イメージングシステムは、検査領域内において低い磁場領域と高い磁場領域とを有する選択磁場を生成する選択手段と、磁気粒子に対する検査領域内の２つの領域の相対的位置関係を変化させる駆動手段と、磁気粒子の磁化が変化するように励起磁場を与える励起手段と、磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信する受信手段とを備える。
　磁気粒子イメージングシステムの検出信号の値は、磁気粒子の空間分布にシステム関数が畳み込み積分された値であるため、検出信号から磁気粒子の空間分布をイメージングするには、システム関数のデコンボリューションを伴う画像再構成を行う。
　システム関数は、磁気粒子の磁化曲線、システム（選択手段、駆動手段、励起手段、および受信手段）の情報を含むため、検査に用いる粒子の選択、およびシステムの設定条件ごとに、システム関数のデータを検査の事前に取得するのが一般的である。システム関数の取得方法として、実測定による方法が知られている。
　実測定による方法では、微小な点状の校正試料を検査領域内で一点一点移動させることによって、測定した値をシステム関数として取得する。校正試料に含まれる磁気粒子は微量であるため十分なＳＮ比を得るには、一点一点の測定に時間をかける必要がある。その結果、システム関数の取得に膨大な時間を要する。
　このような問題に対して、特許文献１では、数値計算による方法を用いる。特許文献１では、理論的にシステム関数が有する空間対称性を活用する。例えば、システム関数分布が２軸に対して対称の場合、４分の１だけの領域において点状の校正試料を設置、移動し、各位置での信号強度を取得する。その後、システム関数の対称性に合うように測定信号を複製し、システム関数を作成する。
特表２０１２－５１０８４７号公報
　しかしながら、特許文献１に記載された方法では、製造誤差により生じるシステム関数の非対称性に対応できない。その結果、再構成画像のアーチファクトの発生、空間分解能低下、および定量性低下などによって、再構成画像の画質が劣化する。
　それゆえに、本開示の目的は、実測定による方法と比べてより短時間でシステム関数を取得することができるとともに、高画質の再構成画像を生成することができる磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラムを提供することである。
　本開示の検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージングシステムは、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成する選択器と、選択磁場に存在する磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与える励起器と、励起磁場により励起された磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信する受信器と、プロセッサとを備える。検出信号は、磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表される。プロセッサは、検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、システム関数を算出し、検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得る。
　本開示の検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージング方法は、選択器が、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成するステップと、励磁器が、選択磁場に存在する磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与えるステップと、受信器が、励起磁場により励起された磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信するステップとを備える、検出信号は、磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表される。磁気粒子イメージング方法は、プロセッサが、検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、システム関数を算出するステップと、プロセッサが、検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得るステップとを含む。
　本開示の検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージングシステムで用いられる磁気粒子イメージングプログラムにおいて、磁気粒子イメージングシステムは、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成し、選択磁場に存在する磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与え、励起磁場により励起された磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信する。磁気粒子イメージングシステムは、プロセッサと備える。検出信号は、磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表される。磁気粒子イメージングプログラムは、プロセッサに、検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、システム関数を算出するステップと、検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得るステップと、を実行させる。
　本開示によれば、短時間でシステム関数を取得することができるとともに、高画質の再構成画像を生成することができる。
磁気粒子イメージングシステムの全体構成の一例を示す図である。 情報処理装置１１のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態の磁気粒子イメージング方法の手順を表わすフローチャートである。 図３のステップＳ１０４の校正試料測定の手順を表わすフローチャートである。 校正試料の配置の例を表わす図である。 図４のステップＳ２０６のシステム関数生成（第１のデコンボリューション演算）のサブルーチンの手順を示すフローチャートである。 図３のステップＳ１０７の診断測定（検査試料測定）の手順を表わすフローチャートである。 図７のステップＳ４０６の空間分布イメージング処理（第２のデコンボリューション演算）の手順を表わすフローチャートである。 特許文献１の校正試料の測定の手順を表わすフローチャートである。 特許文献１の校正試料の配置例を表わす図である。 特許文献１のシステム関数生成サブルーチンの手順を示すフローチャートである。
　以下、実施の形態について図面を参照して説明する。
　実施の形態１．
　図１は、磁気粒子イメージングシステムの全体構成の一例を示す図である。
　磁気粒子イメージングシステムは、励起器２、第１の選択器３ａ、第２の選択器３ｂ、受信器４、励起磁場印加用電源５、第１の選択磁場用電源７、第２の選択磁場用電源８、フィルタ９、信号増幅器１０、および情報処理装置１１を備える。
　第１の選択器３ａおよび第２の選択器３ｂは、被検体が置かれる検査領域内に、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成する。
　これによって、検査領域内に存在する磁気粒子のうち、測定信号に寄与できる磁気粒子の領域が第１の部分領域近傍に制限される。第１の部分領域の中でも特に磁場強度がゼロに近い値をとる領域をゼロ磁場領域（Field　Free　Region　(FFR)）と呼ぶ。例えば、ゼロ磁場領域ＦＦＲは、形状によって、点状ゼロ磁場領域（Field　Free　Point(FFP)）、線状ゼロ磁場領域（Field　Free　Line(FFL)）、面状ゼロ磁場領域、とも呼ばれる。ＦＦＬは、ある一方向にゼロ磁場領域が延伸していればよく、例えば、長方形状（この場合、長辺の長さ方向が延伸方向）や、楕円形状であってもよい。例えば、面状ゼロ磁場領域、およびＦＦＬは、ＦＦＰに比べて信号に寄与できる領域が大きいため、測定および画像再構成に十分なＳＮ比を短時間で得られるというメリットがある。
　第１の選択器３ａは、第１の電磁石を含む。第２の選択器３ｂは、第２の電磁石を含む。第１の電磁石および第２の電磁石は、検査領域に逆向きの磁場を発生するように対向配置される。第１の電磁石は、第１の選択磁場用電源７に接続される。第２の電磁石は、第２の選択磁場用電源８に接続される。第１の選択磁場用電源７から第１の電磁石に、また第２の選択磁場用電源８から第２の電磁石に電流がそれぞれ流されることにより、選択磁場が発生する。第１の選択磁場用電源７および第２の選択磁場用電源８からの電流の大きさを変化させることによって、磁気粒子に対する選択磁場（より具体的には、第１の部分領域および第２の部分領域）の相対的位置関係を変化させることができる（電気的移動）。
　例えば、第１の電磁石と第２の電磁石の電流バランスを変えることによって、検査領域内におけるゼロ磁場領域ＦＦＲの位置を並進方向または回転方向に移動させることができる。このようにして、走査領域内を第１の部分領域（特にゼロ磁場領域ＦＦＲ）が駆動走査される。選択磁場の発生方法は、電磁石に限定されない。第１の電磁石、および第２の電磁石の代わりに、対向配置された２つの永久磁石、あるいは永久磁石と電磁石の組み合わせを用いてもよい。また、磁場（本例では、ゼロ磁場領域ＦＦＲ）の走査方法も上記に限定しない。例えば、第１の選択器３ａおよび第２の選択器３ｂの物理的移動、あるいは電気的移動と物理的移動との組み合わせによって磁場が走査駆動されるものとしてもよい。あるいは、磁場の位置を固定し、被検体を移動させることによって、被検体に対して磁場を相対的に走査させてもよい。
　励起器２は、校正試料、または検査試料などの被検体が置かれる検査領域の選択磁場に存在する磁気粒子の磁化が変化するように励起磁場を印加する。校正試料は、システム関数を特定するために用いられ、磁気粒子分布が既知の試料である。検査試料は、磁気粒子分布が検査される試料である。
　例えば、励起器２は、励起磁場印加用電源５に接続されるコイルによって構成される。励起磁場印加用電源５からコイルに交流電流が流されることにより、被検体が置かれる検査領域に励起磁場として交流磁場が印加される。
　被検体に励起磁場が印加されることにより、被検体に含まれる磁気粒子は、励起磁場と同じ周波数の基本波の磁気信号とそれよりも高次の高調波の磁気信号とを発生する。磁気粒子には、被検体に含まれる標的物質と抗原抗体反応で結合するたんぱく質等の物質が修飾されている。
　受信器４は、励起磁場により励起された磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信する。受信器４は、例えば、コイルによって構成される。受信器４は、ホール素子、磁気抵抗素子（AMR（Anisotropic　Magneto　Resistive）素子、SMR（Semiconductor　Magneto　Resistive）素子、TMR（Tunnel　Magneto　Resistive）素子など）、MI（Magneto　Impedance）センサなどのように、変動磁場を検出可能なものであればよい。検出信号は、例えば、ノイズ除去用のフィルタ９および信号増幅器１０を経由して、情報処理装置１１に入力される。
　図２は、情報処理装置１１のハードウェア構成の一例を示す図である。
　情報処理装置１１は、プロセッサ２１と、ＲＡＭ（Random　Access　Memory）２５と、読出部２６と、内部記憶部２７と、表示部２２と、操作部２３と、通信インターフェイス２４とを備える。
　プロセッサ２１は、例えば、ＣＰＵ（Central　Processing　Unit）であり、演算処理を実行する。
　ＲＡＭ２５は、プロセッサ２１の演算処理に伴って発生する一時的な情報を記憶する。
　プロセッサ２１は、内部記憶部２７に格納されたプログラム（システム関数生成プログラム、および空間分布イメージングプログラムを含む）を読みだして、プログラムをＲＡＭ２５に展開して実行する。
　読出部２６は、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Compact　Disk　Read　Only　Memory)などの光学記憶媒体に記録された情報を読出す。
　内部記憶部２７は、例えばハードディスクドライブである。内部記憶部２７は、システム関数生成プログラムおよび空間分布イメージングプログラムなどの各種のプログラム、および校正試料の数値モデルなどの各種のデータを記憶する。
　表示部２２は、例えば液晶ディスプレイである。表示部２２は、プロセッサ２１の演算処理に応じて生成される画面を表示する。
　操作部２３は、例えばキーボード、マウスなどを含む。操作部２３は、オペレータによる操作入力を受け入れる。
　通信インターフェイス２４は、ネットワークを介して、外部の装置（例えばサーバ装置）と通信する。
　システム関数生成プログラムは、校正試料の測定信号に基づいてシステム関数を生成するための処理の命令群を含む。空間分布イメージングプログラムは、患者の生体などの検査試料に存在する磁気粒子の空間分布のイメージングに関する処理の命令群を含む。これらのプログラムは、例えば光学記録媒体に記録され、読出部２６によって読み取られ、内部記憶部２７に格納される。あるいは、これらのプログラムは、通信インターフェイス２４によってサーバ装置からダウンロードされ、内部記憶部２７に格納されてもよい。
　プロセッサ２１は、受信器４からの検出信号を記憶する。検出信号が電圧として測定された場合、ゼロ磁場領域が並進位置ｒｉ、および角度θｊに存在する時の検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)は、システム関数Ｓｋ（ｐ）と磁気粒子分布ｃ（ｐ）とのコンボリューションで表される。ｐは、３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）を表わすベクトルである。コンボリューション演算は、たとえば、以下の式で表される。システム関数Ｓｋ（ｐ）は、磁気粒子の磁化曲線、磁気粒子イメージングシステムを校正する装置の特性の影響によって決まる。式（１）において、ｄ3ｐはｄｘ×ｄｙ×ｄｚを表わす。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　システム関数Ｓｋ（ｐ）は、入力を磁気粒子分布ｃ（ｐ）、出力を検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)としたときの伝達関数である。
　検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)と、磁気粒子分布ｃ（ｐ）とを用いて、システム関数Ｓｋ（ｐ）を算出することを第１のデコンボリューション演算という。第１のデコンボリューション演算によって、システム関数Ｓｋ（ｐ）の特性を知らなくても、Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)と、磁気粒子分布ｃ（ｐ）とから、Ｓｋ（ｐ）を得ることができる。
　第１のデコンボリューション演算の一例は、Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)のフーリエ変換値を、ｃ（ｐ）のフーリエ変換値で除算した値を逆フーリエ変換することによって、Ｓｋ（ｐ）を得る方法である。
　本実施の形態では、プロセッサ２１は、校正試料と選択磁場の相対位置変化を伴って収集した検出信号である第１の検出信号のデータセットを用いて、デコンボリューション演算を実行する。以下、第１の検出信号のデータセットを用いて行うデコンボリューション演算を第１のデコンボリューション演算と呼ぶ。ここで、「第１の検出信号のデータセット」とは、複数の位置で収集された第１の検出信号のデータの集まりをいう。したがって、第１の検出信号のデータセットの各要素である各データは、第１の検出信号の収集位置と対応づけられている。例えば、位置を変化させるごとに、その位置と対応付けられた第１の検出信号のデータが収集される。これら収集された位置ごとの第１の検出信号のデータの集まりが第１の検出信号のデータセットとなる。第１のデコンボリューション演算は、走査終了時に全位置に対応した第１の検出信号のデータセットを用いて実行してもよいし、走査位置の変化ごとに、変化前および変化後の各位置に対応した第１の検出信号のデータセットを用いて逐次的に実行してもよい。
　このとき、プロセッサ２１は、例えば、具体的な処理として、校正試料の磁気粒子分布と予想システム関数とのコンボリューション演算によって得られる第１の予想検出信号のデータセットと、第１の検出信号のデータセットとがなるべく近い値となるように、予想システム関数を更新することによって、第１のデコンボリューション演算を実行してもよい。一例として、プロセッサ２１は、第１の予想検出信号のデータセットの各要素と、第１の検出信号のデータセットの各要素との誤差の２乗和が減少するように、予想システム関数を更新してもよい。
　検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)と、システム関数Ｓｋ（ｐ）とを用いて、磁気粒子分布ｃ（ｐ）を算出することを第２のデコンボリューション演算という。
　第２のデコンボリューション演算の一例は、Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)のフーリエ変換値を、Ｓｋ（ｐ）のフーリエ変換値で除算した値を逆フーリエ変換することによって、ｃ（ｐ）を得る方法である。
　本実施の形態では、プロセッサ２１は、検査試料と選択磁場の相対位置変化を伴って収集した検出信号である第２の検出信号のデータセットを用いて、デコンボリューション演算を実行する。以下、第２の検出信号のデータセットを用いて行うデコンボリューション演算を第２のデコンボリューション演算と呼ぶ。ここで、「第２の検出信号のデータセット」とは、複数の収集された第２の検出信号のデータの集まりをいう。したがって、第２の検出信号のデータセットの各要素である各データは、第２の検出信号の収集位置と対応づけられている。例えば、位置を変化させるごとに、その位置と対応付けられた第２の検出信号のデータが収集される。これら収集された位置ごとの第２の検出信号のデータの集まりが第２の検出信号のデータセットとなる。第２のデコンボリューション演算は、走査終了時に全位置に対応した第２の検出信号のデータセットを用いて実行してもよいし、走査位置の変化ごとに、変化前および変化後の各位置に対応した第２の検出信号のデータセットを用いて逐次的に実行してもよい。この時、検査試料は検査領域内の１か所に静置されてもよいし、複数箇所に静置されてもよいし、選択磁場に対して移動してもよい。
　プロセッサ２１は、システム関数と予想磁気粒子分布とのコンボリューション演算によって得られる第２の予想検出信号のデータセットと、第２の検出信号のデータセットとがなるべく近い値となるように、予想磁気粒子分布を更新することによって、第２のデコンボリューション演算を実行してもよい。一例として、プロセッサ２１は、第２の検出信号のデータセットの各要素と、第２の予想検出信号のデータセットの各要素との誤差の２乗和が減少するように、予想磁気粒子分布を更新してもよい。
　図３は、実施の形態の磁気粒子イメージング方法の手順を表わすフローチャートである。
　ステップＳ１０１において、イメージングしたい標的物質に対応した検査薬剤を選定する。
　ステップＳ１０２において、被検体および検査薬剤に適したシステム条件の設定を行う。検査薬剤は標的物質と抗原抗体反応によって結合するたんぱく質等を超常磁性の磁気粒子に修飾したものである。検査薬剤の種類により、検査薬剤の磁化特性が異なる。さらに、磁化特性が異なると、システム関数も異なる。このため、選定する検査薬剤に対応するシステム関数を用いることが必要となる。磁化特性は、例えば、磁気粒子のコア粒径の大きさ、およびコア粒径分布など、磁気粒子そのものの特性だけでなく、磁気粒子に修飾している抗体分子の種類の違いによる流体力学的粒子径の変化および病巣部付近の粘性などの周囲環境の影響も受ける。
　システム条件とは、励磁強度分布および励磁周波数などの励起条件、選択磁場の強度分布などの選択条件、選択磁場を駆動する駆動条件、受信コイルの感度分布、フィルタ特性、および信号増幅器の特性などの受信条件を代表的な条件として含む。システム条件は、測定信号強度に寄与するシステム設定値である。
　磁気粒子の空間分布イメージングで得た再構成画像の信ぴょう性を担保するためには、診断測定（検査試料測定）と同じ条件で取得したシステム関数を使用することが望ましい。
　ステップＳ１０３において、診断測定（検査試料測定）と同条件で取得されたシステム関数が情報処理装置１１に記憶されているか否かを判断する。そのようなシステム関数が記憶されていない場合は、処理がステップＳ１０４に進む。
　ステップＳ１０４において、校正試料測定が行われる。これにより、診断測定（検査試料）の前に校正試料測定が行われることになる。
　ステップＳ１０５において、システム関数の取得時期が判定される。システム関数が一定期間内に取得されたものでない場合には、処理がステップＳ１０４に戻る。これは、必要とするシステム関数がすでに情報処理装置１１に記憶されていた場合であっても、磁気粒子イメージングシステムの状態は時間変化するので、ある一定期間ごとに校正試料測定を行う定期検査の実施が望ましいからである。検査薬剤の種類、またはシステム条件が合致しないシステム関数を用いて診断測定を行った場合、空間分布イメージングで得られる再構成画像は、アーチファクトを含む画像となるとともに、磁気粒子の定量性が損なわれたりする。その結果、診断測定に悪影響が及ばされる。
　ステップＳ１０６において、システム関数が選択される。ここでは、例えば、最新のシステム関数が選択される。
　システム関数が選択されると、ステップＳ１０７において、診断測定（検査試料測定）が実行される。図３に示す磁気粒子イメージング方法では、まず各種の条件（例えば、検査薬剤の種類、システム条件または時期的条件）に合致するシステム関数の有無を判断し、合致するシステム関数が無ければ、検査試料測定の前に校正試料測定を行い、条件に合致するシステム関数が得られるようにしている。
　図４は、図３のステップＳ１０４の校正試料測定の手順を表わすフローチャートである。
　図４に示すフローチャートにおけるステップＳ２０１～Ｓ２０６の処理は、ＲＡＭ２５に展開されたプログラムをプロセッサ２１が実行することによって実現される。
　ステップＳ２００において、検査領域に校正試料を配置する。
　図５は、校正試料の配置の例を表わす図である。本例では、図５における１つの格子が磁気粒子の空間分布の再構成画像の１画素に対応する。校正試料のサイズは、再構成画像の画素サイズよりも大きければよい。図５に示す例では、ゼロ磁場領域として線状ゼロ磁場領域（ＦＦＬ）を用いる例である。校正試料は、例えば、検査領域の略中央に置かれる。
　ステップＳ２０１において、プロセッサ２１は、第１の電磁石および第２の電磁石への電力供給を制御する指令を生成し、生成した指令を第１の選択磁場用電源７、および第２の選択磁場用電源８に出力する。第１の選択磁場用電源７、および第２の選択磁場用電源８は、指令に応じて、第１の電磁石および第２の電磁石への電力供給を開始する。その結果、検査領域に選択磁場が発生する。
　ステップＳ２０２において、プロセッサ２１は、励起器２に電力供給を制御する指令を生成し、生成した指令を励起磁場印加用電源５に出力する。励起磁場印加用電源５は、指令に応じて、励起器２への電力供給を開始する。その結果、被検体に交流の励起磁場が印加される。
　ステップＳ２０３において、プロセッサ２１は、第１の選択磁場用電源７、および第２の選択磁場用電源８から第１の電磁石および第２の電磁石への電流バランスを調整することにより、検査領域における選択磁場を走査する。例えば、検査領域内の１か所に静置された校正試料に対して、選択磁場の相対位置を変化させる。更に、ＦＦＬの場合は、回転走査を伴ってもよい。
　ステップＳ２０４において、受信器４は、励起磁場により励起された磁気粒子の磁化モーメントの変化を検出信号として受信する。検出信号は、ノイズ除去用のフィルタ９および信号増幅器１０を経由して、情報処理装置１１に入力される。
　ステップＳ２０５において、プロセッサ２１は、予め設定された終了条件に基づいて検査領域における選択磁場の走査が終了したか否かを判定する。走査が終了していない場合、処理がステップＳ２０３に戻る。走査が終了した場合、処理がステップＳ２０６に進む。たとえば、ゼロ磁場領域ＦＦＲが線状ゼロ磁場領域（FFL）の場合の一例として、ＦＦＬを０度から１８０度の範囲で指定した角度刻みで回転させ、かつ各角度において、検査領域内の全範囲の位置にＦＦＬを並進移動させることによって走査が終了する。ゼロ磁場領域ＦＦＲが別形状の際は、走査終了条件は異なる。
　ステップＳ２０６において、プロセッサ２１は、ステップＳ２０４において記憶された検出信号のセットを用いて、システム関数を生成する処理（第１のデコンボリューション演算）を実行する。
　なお、ステップＳ２０１の選択磁場発生とステップＳ２０２の励起磁場発生の順序は逆でもよい。ステップＳ２０３の選択磁場の走査駆動とステップＳ２０４の信号検出の順序は逆であってもよい。
　図６は、図４のステップＳ２０６のシステム関数生成（第１のデコンボリューション演算）のサブルーチンの手順を示すフローチャートである。
　ステップＳ３０１において、プロセッサ２１は、図４のステップＳ２０４において記憶した検出信号のセットおよびゼロ磁場領域の走査位置を示す情報から校正測定サイノグラムを生成する。校正測定サイノグラムは、高調波成分の次数ｋ、並進位置ｒ、および角度θにおける検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒ，θ）を表わすマップである。
　Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)は、システム関数Ｓｋ（ｐ）と校正試料の磁気粒子分布ｃ（ｐ）とのコンボリューションで表される。
　ステップＳ３０２において、プロセッサ２１は、予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）を設定する。ステップＳ３０２の１回目においては、予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）は、予め定められた初期値が設定される。
　ステップＳ３０３において、プロセッサ２１は、ステップＳ２０２において設定した予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）と、校正試料の磁気粒子分布ｃ（ｐ）とのコンボリューション演算によって、予想検出信号のｋ次高調波成分Ｕ２ｋ（ｒ，θ）を算出する。
　校正試料の磁気粒子分布ｃ（ｐ）は、校正試料の形状および磁気粒子濃度を表わす数値モデルで表される。校正試料として柱状形状の空間に濃度ｃｔで一様に充填された磁気粒子を用いた場合、数値モデルは、階段関数Ｈ（ｐ）を用いて、次のように表される。例えば、校正試料が円柱形状（ＹＺ平面において直径Ｒの円、Ｘ方向の長さがＬ）の場合、数値モデルは、以下の式で表される。
　c(r)=ct×[H((R/2)2-(z-z0)2-(y-y0)2)×H(L/2-(x-x0))]…(A1)
　校正試料が四角柱形状（Ｘ方向の長さＬｘ、Ｙ方向の長さＬｙ、Ｚ方向の長さＬｚ）の場合、数値モデルは、以下の式で表される。
　c(r)=ct×[H(Lx/2-(x-x0))×H(Ly/2-(y-y0))×H(Lz/２-(z-z0))]…(A2)
　式（Ａ１）および（Ａ２）において、x0、y0、z0は校正試料の中心座標である。
　プロセッサ２１は、校正予想サイノグラムを生成する。校正予想サイノグラムは、高調波成分の次数ｋ、並進位置ｒ、および角度θにおける予想検出信号のｋ次高調波成分Ｕ２ｋ（ｒ，θ）を表わすマップである。
　ステップＳ３０４において、プロセッサ２１は、校正測定サイノグラムの各要素と校正予想サイノグラムの各要素との誤差の２乗和Ｅ１を算出する。
　例えば、予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）を表わすテンソルをＳass、校正試料の磁気粒子分布の数値モデルを表わすテンソルをＣmodelとしたときに、校正予想サイノグラムを表わすテンソルＵassは、以下の式で表される。Ｓassは、ｋ、ｒｉ、θｊ、ｘ、ｙ、ｚの次元を有する。Ｃmodelは、ｘ、ｙ、ｚの次元を有する。Ｕassは、ｋ、ｒｉ、θｊの次元を有する。
　Ｕass＝Ｓass・Ｃmodel…(B1)
　校正測定サイノグラムを表わすテンソルをＵcalとすると、Ｅ１は、以下の式で表される。Ｕcalは、ｋ、ｒｉ、θｊの次元を有する。以下の式は、２つのテンソルの各要素の誤差の２乗和である。
　Ｅ１＝｜Ｕcal－Ｕass｜2…(B2)
　ステップＳ３０５において、プロセッサ２１は、Ｅ１が予め定められた収束条件以下であるか否かを判定する。Ｅ１が予め定められた基準値以下の場合、処理がステップＳ３０２に戻る。Ｅ１が予め定められた基準値を超える場合、処理がステップＳ３０６に進む。
　ステップＳ３０２において、プロセッサ２１は、予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）を更新する。プロセッサは、以下の式のように、勾配降下法によって、予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）を更新する。ηは更新速度を決める加速係数である。
　Ｓ２ｋ（ｐ）＝Ｓ２ｋ（ｐ）－η∇Ｅ２（Ｓ２ｋ（ｐ））…(B3)
　ステップＳ３０６において、プロセッサ２１は、収束条件を満たす校正予想サイノグラムに対応する予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）をシステム関数Ｓｋ（ｐ）として決定する。
　なお、一般的にシステム関数は滑らかな分布を有するが、設定された予想システム関数Ｓ２ｋ（ｐ）がノイズを含むような滑らかでない分布である場合、空間分布イメージングの結果得られる空間分布イメージにもノイズを与えるという結果を導く。そのため、決定されたシステム関数Ｓｋ（ｐ）に対して後処理でスムージングを行うか、あるいは、システム関数Ｓｋ（ｐ）の決定のための収束計算の中で制約を与えるとよい。
　図７は、図３のステップＳ１０７の診断測定（検査試料測定）の手順を表わすフローチャートである。
　図７に示すフローチャートにおけるステップＳ４０１～Ｓ４０６の処理は、ＲＡＭ２５に展開されたプログラムをプロセッサ２１が実行することによって実現される。
　ステップＳ４００において、検査領域に検査試料を配置する。
　ステップＳ４０１～Ｓ４０５の処理は、図４のステップＳ２０１～Ｓ２０５の処理と同様なので、説明を繰り返さない。
　ステップＳ４０６において、プロセッサ２１は、ステップＳ４０４において記憶された検出信号のセットを用いて、空間分布イメージング処理（第２のデコンボリューション演算）を実行する。
　図８は、図７のステップＳ４０６の空間分布イメージング処理（第２のデコンボリューション演算）の手順を表わすフローチャートである。
　ステップＳ５０１において、プロセッサ２１は、図７のステップＳ４０４において記憶した検出信号のセットおよびゼロ磁場領域の走査位置を示す情報から検査測定サイノグラムを生成する。検査測定サイノグラムは、高調波成分の次数ｋ、並進位置ｒ、角度θにおける検出信号のｋ次高調波成分Ｕｋ（ｒ，θ）を表わすマップである。
　Ｕｋ（ｒｉ,θｊ)は、システム関数Ｓｋ（ｐ）と検査試料の磁気粒子分布ｃ（ｐ）とのコンボリューションで表される。
　ステップＳ５０２において、プロセッサ２１は、予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）を設定する。ステップＳ５０２の１回目においては、予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）は、予め定められた初期値が設定される。
　ステップＳ５０３において、プロセッサ２１は、ステップＳ５０２において設定した予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）とシステム関数Ｓｋ（ｐ）とのコンボリューション演算によって、予想検出信号のｋ次高調波成分Ｕ２ｋ（ｒ，θ）を算出する。
　プロセッサ２１は、検査予想サイノグラムを生成する。検査予想サイノグラムは、高調波成分の次数ｋ、並進位置ｒ、および角度θにおける予想検出信号のｋ次高調波成分Ｕ２ｋ（ｒ，θ）を表わすマップである。
　ステップＳ５０４において、プロセッサ２１は、検査測定サイノグラムの各要素と検査予想サイノグラムの各要素との誤差の２乗和Ｅ２を算出する。
　例えば、システム関数Ｓｋ（ｐ）を表わすテンソルをＳ、予想磁気粒子分布を表すテンソルをＣexpとしたときに、検査予想サイノグラムを表わすテンソルＵexpは、以下の式で表される。Ｓは、ｋ、ｒｉ、θｊ、ｘ、ｙ、ｚの次元を有する。Ｃexpは、ｘ、ｙ、ｚの次元を有する。Ｕexpは、ｋ、ｒｉ、θｊの次元を有する。
　Ｕexp＝Ｓ・Ｃexp…(C1)
　検査測定サイノグラムを表わすテンソルをＵinsとすると、Ｅ２は、以下の式で表される。Ｕinsは、ｋ、ｒｉ、θｊの次元を有する。以下の式は、２つのテンソルの各要素の誤差の２乗和である。
　Ｅ２＝｜Ｕins－Ｕexp｜2…(C2)
　ステップＳ５０５において、プロセッサ２１は、Ｅ２が予め定められた収束条件以下であるか否かを判定する。Ｅ２が予め定められた基準値以下の場合、処理がステップＳ５０２に戻る。Ｅ２が予め定められた基準値を超える場合、処理がステップＳ５０６に進む。
　ステップＳ５０２において、プロセッサ２１は、予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）を更新する。プロセッサ２１は、以下の式のように、勾配降下法によって、予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）を更新する。
　ｃ２（ｐ）＝ｃ２（ｐ）－η∇Ｅ２（ｃ２（ｐ））…(C3)
　ステップＳ５０６において、プロセッサ２１は、収束条件を満たす予想磁気粒子分布ｃ２（ｐ）を磁気粒子分布ｃ（ｐ）として決定する。この磁気粒子分布ｃ（ｐ）を表わす画像が、空間分布イメージングデータ、すなわち再構成画像である。
　次に、特許文献１、および特許文献１と実施の形態との相違について説明する。
　図９は、特許文献１の校正試料の測定の手順を表わすフローチャートである。
　図９のフローチャートが、図４のフローチャートと相違する点は、図９のフローチャートが、ステップＳ２００、Ｓ２０６に代えて、ステップＳ８００、Ｓ８０６を備える点である。
　図１０は、特許文献１の校正試料の配置例を表わす図である。
　特許文献１では、ステップＳ８０１において、検査領域内の１画素に対応する空間位置に点状の校正試料を配置する。校正試料を１画素に対応する幅で順次移動させる。
　図１１は、特許文献１のシステム関数生成サブルーチンの手順を示すフローチャートである。
　ステップＳ９０１において、システム関数の対称性を読出す。
　ステップＳ９０２において、システム関数の対称性にあうように、測定信号（検出信号）のデータを複製することによって、システム関数を作成する。
　ステップＳ９０３において、システム関数データを出力する。
　本実施の形態では、校正試料の分布がデコンボリューションされるため、特許文献１の方法と異なり、校正試料の大きさを再構成画像の画素に対応した大きさに合わせる必要はなくいので、校正試料の大きさを再構成画像の画素の大きさよりも大きくすることができる。校正試料が大きいことにより、校正試料の測定における測定信号が大きくなるので、短い測定時間であっても十分なＳＮ比を得ることができる。その結果、校正試料の測定をより短い時間で実行できる。そのため、本実施の形態では、従来よりも高頻度で磁気粒子イメージングシステムの定期検査を実施することができるようになるので、空間分布イメージングの画質が向上する。
　また、本実施の形態では、校正試料の測定は、診断測定（検査試料の測定）と同様の手順で行なうことができる。つまり、校正試料を再構成画像の画素の対応する位置に移動して設置する必要はなく、校正試料と選択磁場の相対的位置関係を変える駆動走査を行えばよい。例えば、ゼロ磁場領域としてＦＦＬを用いた場合には、検査領域内のある校正試料に対して、ＦＦＬの並進走査および回転走査を伴う測定によって校正試料の測定を実行してもよい。そのような場合には、校正試料の機械的走査が不要になるため、校正測定が短時間となるとともに、機械的走査を実行するための駆動機構も不要となる。
　再構成画像は一般的に格子状に区切られた画素で表されるため、校正試料の数値モデル化においては、円柱形状よりも四角柱形状を用いた方が、校正試料端部の離散化誤差が小さくなる。数値モデル化の誤差が小さくなることにより、生成するシステム関数の誤差、さらには、空間分布イメージの誤差を小さくすることができる。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。実施の形態において説明した内容のうち、請求の範囲の請求項１に記載された事項以外の内容は、必須のものではないことは、当業者にとって明らかであろう。
　２　励起器、３ａ　第１の選択器、３ｂ　第２の選択器、４　受信器、５　励起磁場印加用電源、７　第１の選択磁場発生及び駆動用電源、８　第２の選択磁場発生及び駆動用電源、９　フィルタ、１０　信号増幅器、１１　情報処理装置、２１　プロセッサ、２２　表示部、２３　操作部、２４　通信インターフェイス、２５　ＲＡＭ、２６　読出部、２７　内部記憶部。

Claims (10)

  1. 　検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージングシステムであって、
    　低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが前記検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成する選択器と、
    　前記選択磁場に存在する前記磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与える励起器と、
    　前記励起磁場により励起された前記磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信する受信器と、
    　プロセッサと、を備え、
    　前記検出信号は、前記磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表され、
    　前記プロセッサは、前記検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、前記校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、前記システム関数を算出し、
    　前記検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、前記システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、前記検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得る、磁気粒子イメージングシステム。
  2. 　前記数値モデルは、前記校正試料の形状と、前記校正試料に含まれる前記磁気粒子の濃度とを表わす、請求項１記載の磁気粒子イメージングシステム。
  3. 　前記校正試料のサイズが、前記得られた磁気粒子の空間分布を表わす画像の画素サイズよりも大きい、請求項１または２記載の磁気粒子イメージングシステム。
  4. 　前記校正試料は、柱状形状の空間に磁気粒子が充填されたものであり、
    　前記プロセッサは、階段関数を用いて前記校正試料の数値モデルを生成する、請求項１～３のいずれか１項に記載の磁気粒子イメージングシステム。
  5. 　前記校正試料は、四角柱の空間に磁気粒子が充填されたものであり、
    　前記プロセッサは、階段関数を用いて前記校正試料の数値モデルを生成する、請求項１～３のいずれか１項に記載の磁気粒子イメージングシステム。
  6. 　前記プロセッサは、前記検査領域内の１か所に静置された前記校正試料に対して、前記選択磁場の回転走査を含む相対位置変化を伴って収集した第１の検出信号のデータセットを用いて、前記第１のデコンボリューション演算を実行する、請求項１～５のいずれか１項に記載の磁気粒子イメージングシステム。
  7. 　前記プロセッサは、前記第１の検出信号のデータセットの各要素と、予想システム関数と前記校正試料の数値モデルとのコンボリューション演算によって得られる第１の予想検出信号のデータセットの各要素との誤差の２乗和が減少するように、前記予想システム関数を更新することによって、前記第１のデコンボリューション演算を実行する、請求項１～６のいずれか１項に記載の磁気粒子イメージングシステム。
  8. 　前記プロセッサは、前記第２の検出信号のデータセットの各要素と、第１のデコンボリューション演算によって算出された前記システム関数と予想磁気粒子分布とのコンボリューション演算によって得られる第２の予想検出信号のデータセットの各要素との誤差の２乗和が減少するように、前記予想磁気粒子分布を更新することによって、前記第２のデコンボリューション演算を実行する、請求項１～７のいずれか１項に記載の磁気粒子イメージングシステム。
  9. 　検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージング方法であって、
    　選択器が、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが前記検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成するステップと、
    　励磁器が、前記選択磁場に存在する前記磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与えるステップと、
    　受信器が、前記励起磁場により励起された前記磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信するステップとを備え、前記検出信号は、前記磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表され、
    　前記磁気粒子イメージング方法は、
    　プロセッサが、前記検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、前記校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、前記システム関数を算出するステップと、
    　前記プロセッサが、前記検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、前記システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、前記検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得るステップとを含む、磁気粒子イメージング方法。
  10. 　検査領域内の磁気粒子の空間分布をイメージングする磁気粒子イメージングシステムで用いられる磁気粒子イメージングプログラムであって、
    　前記磁気粒子イメージングシステムは、低磁場強度を有する第１の部分領域と、より高い磁場強度を有する第２の部分領域とが前記検査領域内に形成されるよう、磁場強度の空間パターンを有する選択磁場を生成し、前記選択磁場に存在する前記磁気粒子の磁化が変化するよう励起磁場を与え、前記励起磁場により励起された前記磁気粒子の磁化変化を検出信号として受信し、前記磁気粒子イメージングシステムは、プロセッサを備え、前記検出信号は、前記磁気粒子の空間分布とシステム関数とのコンボリューションで表され、
    　前記磁気粒子イメージングプログラムは、プロセッサに、
    　前記検査領域に校正試料を配置したときに得られる第１の検出信号のデータセットと、前記校正試料に含まれる磁気粒子の空間分布の数値モデルとに基づく第１のデコンボリューション演算によって、前記システム関数を算出するステップと、
    　前記検査領域に検査試料を配置したときに得られる第２の検出信号のデータセットと、前記システム関数とに基づく第２のデコンボリューション演算によって、前記検査試料に含まれる磁気粒子の空間分布を得るステップと、を実行させる、磁気粒子イメージングプログラム。
PCT/JP2022/031728 2022-08-23 2022-08-23 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム WO2024042614A1 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/031728 WO2024042614A1 (ja) 2022-08-23 2022-08-23 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/031728 WO2024042614A1 (ja) 2022-08-23 2022-08-23 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2024042614A1 true WO2024042614A1 (ja) 2024-02-29

Family

ID=90012824

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2022/031728 WO2024042614A1 (ja) 2022-08-23 2022-08-23 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム

Country Status (1)

Country Link
WO (1) WO2024042614A1 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012510847A (ja) * 2008-12-08 2012-05-17 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 作用領域内の磁性材料を検出且つ／或いは位置特定する装置及び方法
US20150221103A1 (en) * 2012-07-04 2015-08-06 Bruker Biospin Mri Gmbh Calibration method for an MPI(=Magnetic particle imaging) apparatus
US20170020407A1 (en) * 2015-07-24 2017-01-26 Bruker Biospin Mri Gmbh MPI method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012510847A (ja) * 2008-12-08 2012-05-17 コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ 作用領域内の磁性材料を検出且つ／或いは位置特定する装置及び方法
US20150221103A1 (en) * 2012-07-04 2015-08-06 Bruker Biospin Mri Gmbh Calibration method for an MPI(=Magnetic particle imaging) apparatus
US20170020407A1 (en) * 2015-07-24 2017-01-26 Bruker Biospin Mri Gmbh MPI method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9274195B2 (en) Determination of a magnetic resonance system control sequence
JP5449903B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置
JP4926976B2 (ja) 磁気共鳴撮像システム及び方法
JP6147044B2 (ja) 磁気共鳴システム駆動制御シーケンスを求める方法、磁気共鳴システムを動作させる方法、磁気共鳴システムおよびコンピュータプログラム
JPS5946546A (ja) 核磁気共鳴による検査方法及び検査装置
CN105022009B (zh) 采集二维体积片段的磁共振数据的方法以及磁共振设备
US4472683A (en) Imaging apparatus using nuclear magnetic resonance
JP3701540B2 (ja) 磁場測定方法、勾配コイル製造方法、勾配コイルおよび磁気共鳴撮影装置
US20100016708A1 (en) Mri rf encoding using multiple transmit coils
CN106233300B (zh) 用于确定磁场的设备和方法
JP2019512083A (ja) 永続磁石配列を使用したｍｒｉ画像化システム
Niesporek et al. Improved T_ 2^* T 2∗ determination in 23 Na, 35 Cl, and 17 O MRI using iterative partial volume correction based on 1 H MRI segmentation
Gupta et al. NMR imaging and diffusion
JP2002306452A (ja) 写像におけるゆがみ決定方法及びこのための校正物体
WO2024042614A1 (ja) 磁気粒子イメージングシステム、磁気粒子イメージング方法、および磁気粒子イメージングプログラム
JP2019010439A (ja) 磁気共鳴イメージング装置
JPH09173314A (ja) 磁気共鳴イメージング方法
JP2585278B2 (ja) 核磁気共鳴を用いた検査装置
JP5684888B2 (ja) 磁気共鳴イメージング装置
US20090021258A1 (en) Method for determining local deviations of a main magnetic field of a magnetic resonance device
JP4247511B2 (ja) 勾配磁場測定方法および装置並びに磁気共鳴撮影装置
WO2014112235A1 (ja) 磁気共鳴イメージング装置及びそのタイミングずれ検出方法
Fick et al. Diffusion MRI anisotropy: modeling, analysis and interpretation
Giliyar Radhakrishna et al. Improving spreading projection algorithm for rapid k‐space sampling trajectories through minimized off‐resonance effects and gridding of low frequencies
JPS61226648A (ja) 核磁気共鳴を用いた検査装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 22956442

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1