JP2018108365A - 磁気共鳴イメージング装置及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】再構成画像のアーチファクトをより低減できる磁気共鳴イメージング装置を提供する。【解決手段】磁気共鳴イメージング装置は、収集部と、中間画像生成部と、再構成部とを備える。収集部は、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットを収集し、第２のレートでｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットを収集する。中間画像生成部は、第１のデータセットに基づいて第１の中間画像を生成し、第２のデータセットに基づいて第２の中間画像を生成する。再構成部は、第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像４７０を再構成する。【選択図】図４

Description

本開示は、概して、磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）データ収集システムのアーチファクトを低減する技術に関する。

本明細書で提示される背景技術の記述は、本開示の背景を概略的に提示する目的のためである。本発明者の論文は、この背景技術のセクションに記載されている限り、出願の時点で先行技術と見なされない説明の態様と同様に、明示的にも、暗示的にも、本開示に対する先行技術とは認められない。

ＭＲＩデータ収集システムにおいて、ＭＲＩ収集時間を低減するための典型的な方法は、データ収集時間をより短くすることと併せて、より高速な傾斜磁場ハードウェアを用いることを含む。パラレル収集技術は、複数の受信コイルに固有の空間情報を用いることによって、撮像時間の顕著な低減を可能にする。このようなパラレル収集技術では、パラレルな方法で実際に収集された位相エンコード信号から、複数の位相エンコードデータが導出される。しかしながら、このようなパラレル収集技術は、空間高調波生成に対するコイル感度の厳密な測定を要する。したがって、このような技術は扱いにくく、不正確であり、又は、時間のかかるものであり、そのために、潜在的な用途が制限されている。

このような制限に対処するために、パラレルイメージング技術が開発された。パラレルイメージング技術では、通常、旧来のナイキストサンプリングによる方法と比べて、より少ないデータ量で、かつ、よりまばらなサンプリング位置の間隔で、サンプリングデータが収集される。このようなパラレルイメージング技術では、ｋ空間は、従来の典型的なナイキストサンプリングレートよりも所定の係数だけ増大した間隔で均一にサンプリングされる。例えば、２次元（two dimension：２Ｄ）及びマルチスライスのプロトコルでは、１より大きい整数である所定の係数だけ、位相エンコード方向にサンプリング間隔が増大される。典型的には、収集されるサンプリング位置の間隔が増大されることによって、個々の測定及び収集ステップが減少し、これにより、ＭＲＩ手順における全体の収集時間が減少する。これは、必要とされるｋ空間領域をより高いレートでサンプリングしているともいえる。ここで、より高いレートは、通常、離散的なサンプリングイベントの間の時間差を小さくすることによってではなく、ｋ空間内で離散的に収集されるサンプル間の距離を大きくすることによって達成される。

同様な意味合いで、このより高いサンプリングレートは、アンダーサンプリング因子、すなわち、パラレルイメージング法を用いない旧来のナイキストサンプリングにおけるｋ空間の制約されたサンプリング間隔よりもまばらなサンプリング間隔の比率として、説明されてもよい。ＭＲＩの文献では、慣例的に、アンダーサンプリングレートは、値Ｒ＞１により表される。同様に、３次元（three dimension：３Ｄ）フーリエ変換プロトコルでは、位相エンコード方向及びスライスエンコード方向の両方で間隔を増大させることによって、より高い正味の加速レートを達成できる。

しかしながら、このようなパラレルイメージング技術は、種々のシステム的な測定誤差や推定誤差の影響を受けやすく、結果として、画像エイリアスの不完全な除去、又は、不足したｋ空間データの不完全な合成によって、かなりの量の残留アーチファクトを生じ得る。さらに、このようなアーチファクトは、ｋ空間のアンダーサンプリングレートの増大によって増加する。

したがって、より高いサンプリングレートを達成しつつ、再構成画像のアーチファクトを著しく低減する改善されたＭＲＩ再構成法が求められている。

米国特許第７，８４０，０４５号明細書 韓国公開特許第２０１６−００６５７８６号公報

P.Kellman, et al., "Ghost Artifact Cancellation Using Phased Array Processing", August 2001, Vol. 46, Issue. 2, Pages 335-343、インターネット＜URL:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2041920/＞、［平成２９年１１月３０日検索］ A.Deshmane, et al., "Parallel MR Imaging", July 2012, Vol. 36, Issue. 1, Pages 55-72、インターネット＜URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4459721/＞、［平成２９年１１月３０日検索］

本発明が解決しようとする課題は、再構成画像のアーチファクトをより低減させることである。

実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、収集部と、中間画像生成部と、再構成部とを備える。収集部は、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットを収集し、第２のレートで前記ｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットを収集する。中間画像生成部は、前記第１のデータセットに基づいて第１の中間画像を生成し、前記第２のデータセットに基づいて第２の中間画像を生成する。再構成部は、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する。

例として提示される本開示の種々の実施形態を、以下の図面を参照してより詳細に説明する。各図において、同じ番号は同じ要素を指し示す。

図１は、ＭＲＩシステムの例示的な概略構成図を示す。 図２は、例示的なｋ空間サンプリングスキーム及び対応する密度関数を示す。 図３Ａは、一実施形態に係るｋ空間サンプリングスキームを示す。 図３Ｂは、一実施形態に係る図３Ａのサンプリングスキームに対応する密度関数を示す。 図４は、一実施形態に係るアーチファクトのない画像を生成する例示的な技術を示す。 図５Ａは、一実施形態に係るアーチファクトのない画像生成を示す例示的なフロー図を示す。 図５Ｂは、一実施形態に係るアーチファクト源を特定する技術を示す。 図６は、一実施形態に係る画像再構成においてアーチファクトを低減するにあたって実行されるステップを示す例示的なフローチャートを示す。 図７Ａは、一実施形態に係る他のｋ空間サンプリングスキームを示す。 図７Ｂは、一実施形態に係る他のｋ空間サンプリングスキームを示す。 図７Ｃは、一実施形態に係る他のｋ空間サンプリングスキームを示す。 図８は、一実施形態に係る画像再構成においてアーチファクトを低減するにあたって実行されるステップを示す他の例示的なフローチャートを示す。 図９は、例示的なエッジマップ並びに対応する第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップを示す。 図１０は、第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップの画素の例示的な比較を示す。

例示的な実施形態は、図面中の参照図に示されている。本明細書に開示された実施形態及び図面は、限定的なものではなく、例示的なものである。本願が開示する技術の範囲及び特許請求の範囲は、図面及び以下の説明で示される例に限定されるものではない。

本実施形態は、特定の実施態様で提供される特定のプロセス及びシステムに関して主に説明されるが、プロセス及びシステムは、その他の実施態様でも効果的に機能する。「実施形態」、「一実施形態」、及び「他の実施形態」等の語句は同じ又は異なる実施形態を意味し得る。また、本実施形態は、特定の構成要素を有する方法及び構成に関して説明されるが、方法及び組成は、示されているよりも多くの又は少ない構成要素を含んでもよく、構成及び構成要素の種類は、本開示の範囲を逸脱することなく変化してもよい。

また、本実施形態は、特定のステップを有する方法との関連において記述されるが、方法及び構成は、追加のステップ、及び、例示的な実施形態と矛盾していない異なる順序の複数のステップを用いても効果的に機能する。したがって、本開示は、示されている実施形態に限定されることは意図されておらず、本明細書に記載され、添付の特許請求の範囲によってのみ限定される原理及び特徴と一致する最も広い範囲が与えられる。

さらに、値の範囲が与えられる場合、その範囲の上限と下限の中間の各値、及び述べられた範囲内における任意の他の述べられた又は中間の値が本開示に含まれることが理解される。述べられた範囲が上限及び下限を含む場合は、上限及び下限のいずれかを排除する範囲も含まれる。別段の指定のないかぎり、本明細書で使用する用語は、当業者が理解するような平易で普通の意味を有することが意図される。いかなる定義も、本開示を理解するにあたって読者を補助することが意図されており、別段の指定のない限りこのような用語の意味を変更又は別の方法で限定することは意図されていない。

本開示の態様は、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットを収集し、第２のレートでｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットを収集し、収集した第１のデータセット及び収集した第２のデータセットに基づいて、それぞれ第１の中間画像及び第２の中間画像を生成し、生成された第１の中間画像及び生成された第２の中間画像に基づいて、複数のアーチファクトを含む差分画像を構成し、差分画像に含まれる複数のアーチファクトの各アーチファクトについて、第１の中間画像及び第２の中間画像のうちの１つをアーチファクト源として特定することに基づく、選択的な第１の中間画像及び第２の中間画像の合成によって、最終画像を再構成するように構成された回路機構を備えた装置を提供する。

本開示の態様は、ＭＲＩ画像のアーチファクトを低減する方法を提供する。本方法は、回路機構によって、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットと、第２のレートでｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットとを収集するステップと、収集した第１のデータセット及び収集した第２のデータセットに基づいて、それぞれ第１の中間画像及び第２の中間画像を生成するステップと、回路機構によって、生成された第１の中間画像及び生成された第２の中間画像に基づいて、複数のアーチファクトを含む差分画像を構成するステップと、差分画像に含まれる複数のアーチファクトの各アーチファクトについて、第１の中間画像及び第２の中間画像のうちの１つをアーチファクト源として特定することに基づく、選択的な第１の中間画像及び第２の中間画像の合成によって、最終画像を再構成するステップとを含む。

他の実施形態では、コンピュータによって実行されたときに、コンピュータにＭＲＩ画像のアーチファクトを低減する方法を実行させるコンピュータプログラム命令を含む非一時的なコンピュータ可読媒体が提供される。本方法は、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットと、第２のレートでｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットとを収集するステップと、収集した第１のデータセット及び収集した第２のデータセットに基づいて、それぞれ第１の中間画像及び第２の中間画像を生成するステップと、生成された第１の中間画像及び生成された第２の中間画像に基づいて、複数のアーチファクトを含む差分画像を構成するステップと、差分画像に含まれる複数のアーチファクトの各アーチファクトについて、第１の中間画像及び第２の中間画像のうちの１つをアーチファクト源として特定することに基づく、選択的な第１の中間画像及び第２の中間画像の合成によって、最終画像を再構成するステップとを含む。

本開示の態様は、被検体の輪郭に対応するエッジマップを構成し、第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって収集される第１のデータセットに対応する第１の中間画像と、第２のレートでｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって収集された第２のデータセットに対応する第２の中間画像とを生成するように構成された回路機構を備えた装置を提供する。回路機構は、被検体の輪郭の、撮像視野及び第１のレートに基づいて算出された第１のエイリアシング距離セットに基づく第１のエッジ−エイリアスマップを生成し、被検体の輪郭の、撮像視野及び第２のレートに基づいて算出された第２のエイリアシング距離セットに基づく第２のエッジ−エイリアスマップを生成し、生成された第１のエッジマップと生成された第２のエッジマップとの比較に基づく、選択的な第１の中間画像及び第２の中間画像の合成によって、最終画像を再構成するようにさらに構成される。

図１は、一実施形態に係る例示的なＭＲＩシステム（ＭＲＩ装置）１００を示す。図１に示すＭＲＩシステム１００は、架台部１０１（概略的に断面で示す）と、架台部１０１に接続された様々な関連のシステムコンポーネント１０３とを備える。少なくとも架台部１０１は、通常シールドされた部屋に設置される。図１に示す１つのＭＲＩシステムの幾何形状は、静磁場Ｂ_０磁石１１１と、Ｇｘ、Ｇｙ、及びＧｚ傾斜磁場コイルセット１１３と、大型全身用ＲＦ（Radio Frequency）コイル（Whole-Body RF Coil：ＷＢＣ）１１５との実質的に同軸円筒状の配置を含む。この円筒状に配置された要素の水平軸線に沿って、患者テーブル１２０によって支持された患者１１９の頭部を実質的に取り囲むように示されたイメージングボリューム１１７がある。

１つ又は複数の小型アレイＲＦコイル１２１は、イメージングボリューム１１７において患者の頭部（本明細書では例えば「スキャンされる被検体」又は「被検体」と呼ぶ）のより近くに結合され得る。当業者が理解するように、ＷＢＣ（全身用コイル）と比較して、比較的小型のコイル及び／又はアレイ、例えば、表面コイル等は、特定の体の部分（例えば、腕、肩、肘、手首、膝、脚、胸、脊椎等）のために特化されている場合が多い。このような小型のＲＦコイルはアレイコイル（Array Coil：ＡＣ）又はフェーズドアレイコイル（Phased-Array Coil：ＰＡＣ）と呼ぶ。これらは、ＲＦ信号をイメージングボリュームに送信するように構成された少なくとも１つのコイルと、イメージングボリューム内の被検体、例えば、患者の頭部からＲＦ信号を受信するように構成された複数の受信コイルとを含むことができる。

ＭＲＩシステム１００は、表示部１２４、キーボード１２６、及びプリンタ１２８と接続された入力／出力ポートを有するＭＲＩシステム制御部１３０を備える。自明であるが、表示部１２４は、制御入力も提供するようなタッチスクリーンの類であってよい。マウス又はその他のＩ／Ｏデバイスもまた提供され得る。

ＭＲＩシステム制御部１３０は、ＭＲＩシーケンス制御部１４０とインタフェース接続する。ＭＲＩシーケンス制御部１４０は、Ｇｘ、Ｇｙ、及びＧｚ傾斜磁場コイルドライバ１３２、並びに、ＲＦ送信部１３４、及び送信／受信スイッチ１３６（同じＲＦコイルが、送信及び受信の両方に用いられる場合）を制御する。ＭＲＩシーケンス制御部１４０は、パラレルイメージングを含むＭＲＩイメージング（核磁気共鳴、すなわちＮＭＲ（Nuclear Magnetic Resonance）イメージングとしても知られる）技術を実施するための好適なプログラムコード構造１３８を含む。ＭＲＩシーケンス制御部１４０は、パラレルイメージングをするにせよしないにせよＭＲイメージング用に構成されてよい。さらに、ＭＲＩシーケンス制御部１４０は、１つ又は複数の準備スキャン（プリスキャン）シーケンスと、スキャンシーケンスとが、主要なスキャンＭＲ画像（診断画像と呼ばれる）を得ることを容易にできる。プリスキャンのＭＲデータを使用して、例えば、ＲＦコイル１１５及び／又は１２１の感度マップ（コイル感度マップ又は空間感度マップと呼ばれることもある）を決定し、またパラレルイメージングの展開マップを決定できる。

システムコンポーネント１０３は、表示部１２４に送られる処理済み画像データを生成するために、ＭＲＩデータプロセッサ１４２に入力を提供するＲＦ受信部１４１を備える。ＭＲＩデータプロセッサ１４２は、あらかじめ生成したＭＲデータ、画像、及び／又はマップ（例えば、コイル感度マップ、パラレル画像展開マップ、ゴースト低減マップ、歪みマップ）、及び／又はシステム設定パラメータ１４６、並びに、ＭＲＩ画像再構成プログラムコード構造１４４及び１５０にアクセスするようにさらに構成される。

一実施形態では、ＭＲＩデータプロセッサ１４２は処理回路機構を備える。処理回路機構は、デバイス、例えば、特定用途向け集積回路（Application-Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、設定可能な論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））、及び本開示に列挙される機能を実行するように構成されたその他の回路コンポーネントを備えることができる。

ＭＲＩデータプロセッサ１４２は、プログラムコード構造１４４及び１５０に含まれる１つ又は複数の命令の１つ又は複数のシーケンスを実行する。あるいは、命令は、別のコンピュータ可読媒体、例えば、ハードディスク又は取り外し可能なメディアドライブから読み取ることができる。多重処理構成における１つ又は複数のプロセッサをさらに利用して、プログラムコード構造１４４及び１５０に含まれる命令のシーケンスを実行できる。代替的実施形態では、ハードワイヤード回路機構をソフトウェア命令に代えて、又はソフトウェア命令と組み合わせて使用可能である。したがって、開示される実施態様はハードウェア回路機構とソフトウェアの任意の特定の組み合わせに限定されない。

なお、本明細書で使用する用語「コンピュータ可読媒体」とは、実行するために命令をＭＲＩデータプロセッサ１４２に提供することに関与する任意の非一時的な媒体を意味する。コンピュータ可読媒体は、不揮発性媒体又は揮発性媒体を含むが、これらに限定されない多くの形態をとってもよい。不揮発性媒体としては、例えば、光ディスク、磁気ディスク、及び光磁気ディスク、又は取り外し可能なメディアドライブが挙げられる。揮発性媒体としては、ダイナミックメモリが挙げられる。

さらに、図１には、ＭＲＩシステムのプログラム格納部（メモリ）１５０が一般化されて示される。プログラム格納部１５０では、プログラムコード構造（例えば、ゴーストアーチファクトが低減又は除去された画像再構成のため、グラフィカルユーザインタフェースを定義し、操作者からの入力をグラフィカルユーザインタフェースで受信するため等）が、ＭＲＩシステム１００の種々のデータ処理コンポーネントにアクセス可能な非一時的なコンピュータ可読媒体に格納される。当業者が理解するように、プログラム格納部１５０を細分化し、少なくともその一部分を、システムコンポーネント１０３の処理コンピュータのうちの、その通常の動作においてかかる格納プログラムコード構造を最も早急に必要とする異なる処理コンピュータに、直接接続することができる（すなわち、共有した形で格納し、ＭＲＩシステム制御部１３０に直接接続するのではない）。

加えて、図１に示されるＭＲＩシステム１００は、本明細書に記載される例示的な実施形態を実践するために利用することができる。システムのコンポーネントは、「箱」の形をした様々な論理処理の取り合わせに分割することができ、典型的には、デジタルシグナルプロセッサ（Digital Signal Processor：ＤＳＰ）、マイクロプロセッサ、特定用途処理回路（例えば、高速Ａ／Ｄ変換、高速フーリエ変換、アレイ処理等のため）を数多く備えている。これらプロセッサの各々は、クロック式の「ステートマシン（state machine）」であり、それらの物理的データ処理回路は各クロックサイクル（又は所定の数のクロックサイクル）が起こるとすぐにある物理的状態から別の物理的状態に進行する。

さらに、処理回路（例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、レジスタ、バッファ、演算ユニット等）の物理的状態が、動作中に、あるクロックサイクルから別のクロックサイクル次第に変化するだけでなく、関連のデータ記憶媒体（例えば、磁気記憶媒体のビット格納部位）の物理的状態も、かかるシステムの動作中に、ある状態から別の状態に転換される。例えば、画像再構成プロセス及び／又は時として画像再構成マップ（例えば、コイル感度マップ、展開マップ、ゴーストマップ、歪みマップ等）生成プロセスの終了時に、物理的格納媒体内のアレイ状のコンピュータ可読アクセス可能データ値格納部は、何らかの前の状態（例えば、すべてが一様に「０」値又はすべてが「１」値）から新しい状態に転換されることになるであろう。この場合、かかるアレイの物理的部位の物理的状態は、現実の物理的事象及び状態（例えば、イメージングボリューム空間全体にわたる患者の内部物理的構造）を反映して、最小値と最大値の間でばらついている。当業者が理解するように、かかるアレイ状の格納データ値は、物理的構造を表すものであり、さらにはそれを構成する。これは、命令レジスタへのロードと、ＭＲＩシステム１００の１つ又は複数のＣＰＵによる実行が逐次的に行われたときに、特定の動作状態のシーケンスを生成し、それをＭＲＩシステム１００内部で遷移させる特定の構造のコンピュータ制御プログラムコードの場合と同様である。

以下に記述される例示的な実施形態は、ＭＲＩ画像再構成におけるパラレルイメージングのアーチファクトを低減及び／又は除去する技術を提供する。本明細書に記載される実施形態の多くはパラレルイメージングを用いる再構成機構に関するが、本明細書に記載されるアーチファクトを除去又は低減する実施形態は、その他のＭＲ再構成技術にも同様に適用可能である。

ＭＲＩ画像は、ｋ空間内の対応する点それぞれに対して空間的にエンコードされたＮＭＲ ＲＦ応答信号（例えば、エコーデータ）を収集することにより生成される。ＲＦ応答値は通常、設定されたＭＲＩパルスシーケンスに従って２Ｄ又は３Ｄでｋ空間を「横断する」ことにより生成される。通常、周波数エンコードの空間的なエンコード方向（例えば、ｘ軸に沿って）におけるデータの収集は高速であり、数ミリ秒程度である。しかし、位相エンコード軸（例えば、ｙ軸）に沿っては、適用される位相エンコード傾斜磁場の異なる値を用いて各点がサンプリングされる。したがって、通常、ＭＲＩ画像の収集時間は、主に位相エンコードステップの数によって決まる。

パラレルイメージングでは、ｋ空間を位相エンコード方向に沿ってアンダーサンプリングすることによって、収集時間を短縮することができる。多くのパラレルイメージング技術において、位相エンコード方向に沿ってサンプリングされるｋ空間の点の数が減少するため、収集時間が大幅に短縮される。位相エンコード方向に沿って各点をサンプリングする代わりに、パラレルイメージング技術によって、空間的なＲＦ送受信パターンを用いることができるようになる。このＲＦ送受信パターンは、空間的にエンコードされた信号の強度と、ＲＦコイル（例えば、ＰＡＣ）固有のコイル位置決め情報とを提供するものであり、これにより、位相エンコード方向に沿ってより少ない選択点のサンプルを用いて、ＭＲＩ画像を再構成できるようになる。また、パラレルイメージングに基づいて再構成された画像では、空間分解能が改善され得る。

しかし、パラレルイメージングは、出力された診断画像に再構成アーチファクト等のアーチファクトを生じ得る。再構成アーチファクトは、主に、位相エンコード方向にアンダーサンプリングする（事実上、撮像視野を低減する）ことよって収集される中間画像に基づいて所望の診断画像を得るために必要な展開処理に起因する。ここでいう「展開処理」とは、所望の折り返しのない診断画像を生成するために複数の折り返し画像を合成する処理である。多くの場合、複数の折り返し画像は、それぞれが異なるＲＦ受信コイルから収集されることで、互いに異なる。

したがって、本明細書に記載される実施形態は、アーチファクトを実質的に含まない再構成画像を収集するためのｋ空間のアンダーサンプリングの機構及び処理領域を提供する。

図２は、例示的なｋ空間サンプリングスキームを示す。図２では、３つの異なるサンプリングスキーム２１０がそれぞれ対応する密度関数２２０と一緒に示されている。ｋ空間の各線２５０がサンプリングされる参照スキャンのサンプリングスキームを２０１として示す。このようなサンプリングスキームは、均一な密度関数２２１を有する。

図２において、２０３で示すサンプリングスキームは、データリダクションファクターが「２」であるアンダーサンプリングスキームに対応する。アンダーサンプリングスキームのデータリダクションファクター（本明細書ではアンダーサンプリングレートとも呼ぶ）は、ｋ空間内のサンプリングされる線の数を示す。例えば、「２」のデータリダクションファクター（あるいは、「２」のアンダーサンプリングレート）は、ｋ空間の線の２本に１本がサンプリングされることを示す。さらに、サンプリングスキーム２０３は、さらなる自動補正信号（Auto-Calibration Signal：ＡＣＳ）線２６０をさらに含む。２２３で示す密度関数は、サンプリングスキーム２０３に対応する。

さらに、２０５で示すサンプリングスキームは、２０３で示すサンプリングスキームに類似しているが、さらに３つのＡＣＳ線（２６１〜２６３）がｋ空間の中心部に加えられている。２２５で示す密度関数は、サンプリングスキーム２０５に対応する。

図３Ａは、一実施形態に係るｋ空間のアンダーサンプリングスキーム３００の例を示す。図３Ａにおいて、横軸（ｋ_ｘ）は、いくつかのスライスのＭＲ ２Ｄイメージングに好適な周波数エンコード方向を表し、縦軸（ｋ_ｙ）はいくつかのスライスのＭＲ ２Ｄイメージングに好適な位相エンコード方向を表している。

図３Ａに示すように、ｋ空間の第１の部分３１０は、正の位相エンコード方向に沿ったｋ空間の領域に対応する。第１の部分３１０は、第１のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。例えば、図３Ａに示すように、ｋ空間の第１の部分３１０は「２」のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。したがって、ｋ空間の第１の部分３１０のデータ収集線３０１は１つ置きにサンプリングされる。ｋ空間の第１の部分３１０のサンプリングされる線はそれぞれ黒丸３３３で表される。

さらに、ｋ空間の第２の部分（例えば、負の位相エンコード方向に沿ったｋ空間の領域）３２０は、第２のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。ここで、第２のデータリダクションファクターは、第１のデータリダクションファクターとは異なる。例えば、図３Ａに示すように、第２の部分３２０は、「３」のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。したがって、ｋ空間の第２の部分３２０のデータ収集線３０１は３本に１本サンプリングされる。ｋ空間の第２の部分３２０のサンプリングされる線はバツ印３３５で表される。図３Ａのアンダーサンプリングスキームに対応する密度関数３５０を図３Ｂに示す。密度関数３５０は、ｋ空間の第１の部分及び第２の部分をそれぞれアンダーサンプリングするために使用される異なるデータリダクションファクターに対応するステップ関数である。

図３Ａに示されたアンダーサンプリングスキームにおいて、第１の部分のアンダーサンプリングレートをＲ_upperとし、第２の部分のアンダーサンプリングレートをＲ_lowerとすると、全収集時間（Ｔ_total）は、第１の部分及び第２の部分それぞれのデータ収集時間の合計として表すことができる。具体的には、全収集時間は、以下のように算出することができる。

Ｔ_total＝Ｔ_Rupper＋Ｔ_Rlower ・・・（１）
＝０．５×Ｔ_normal×（１／Ｒ_upper＋１／Ｒ_lower） ・・・（２）

式中、Ｔ_normalは、ｋ空間全体が単一のサンプリングレートでサンプリングされたときにデータを収集するために必要とされる時間に相当する。Ｒ_upper＝２及びＲ_lower＝３の値に対して、全収集時間はＴ_normal／２．４に等しい。

加えて、Ｒ_effとして表される有効な合計サンプリングレート（本明細書においては合計加速レートとも呼ぶ）が以下のように算出できる（部分フーリエ変換を含まない場合）。

１／Ｒ_eff＝１／Ｒ_upper＋１／Ｒ_lower ・・・（３）

なお、部分フーリエ変換を含む場合は、以下のように算出できる。

１／Ｒ_eff＝０．５／Ｒ_upper＋０．５／Ｒ_lower ・・・（４）

なお、図３Ａに示す第１の部分及び第２の部分は、位相エンコード軸の正方向及び負方向それぞれに沿うｋ空間の領域に対応するように限られるものではない。むしろ、第１の部分及び第２の部分は、ｋ空間の任意の領域に対応できる。さらに、第１の部分は第２の部分と等しいサイズである必要はない。加えて、第１の部分及び第２の部分は異なっていてもよく、又は重複する領域を有していてもよい。ｋ空間分割の例示的な技術は図７Ａ〜図７Ｃを参照して後に説明される。

図４は、一実施形態に係るアーチファクトのない画像を生成する例示的な技術を示す。図４に示すように、ｋ空間の第１の部分４１０（すなわち、正の位相エンコード方向に沿ったｋ空間の領域）は、第１のデータリダクションファクター（例えば、Ｒ_upper＝２）を用いてアンダーサンプリングされる。ｋ空間の第２の部分４２０（すなわち、負の位相エンコード方向に沿ったｋ空間の領域）は、第２のデータリダクションファクター（例えば、Ｒ_lower＝３）を用いてアンダーサンプリングされる。第１の部分４１０及び第２の部分４２０それぞれでサンプリングされるｋ空間のデータ収集線４０１は、それぞれ、黒丸４３３及びバツ印４３５によって表される。

ｋ空間のアンダーサンプリングされる部分４１０及び４２０それぞれのサンプリングデータを処理して、それぞれ、第１の中間画像４５０及び第２の中間画像４６０を再構成する。例えば、部分フーリエ処理、ＰＯＣＳ（Projections Onto Convex Sets）、ホモダイン法等の再構成方法を一緒に用いた基本的なパラレルイメージング技術を利用して、第１の中間画像４５０及び第２の中間画像４６０をそれぞれ生成できる。

なお、第１のアンダーサンプリングレート（すなわち、データリダクションファクター）は第２のアンダーサンプリングレートとは異なる。結果として、第１の中間画像及び第２の中間画像のアーチファクトは異なる空間位置に位置することになる。具体的には、図４に示すように、第１の中間画像４５０は、被検体４９０を含み、画像の上部及び下部に位置するアーチファクト４５１ａ及び４５１ｂを含み得るのに対して、第２の中間画像４６０は、画像の略中心に位置するアーチファクト４６１を含む。したがって、一実施形態では、異なる空間位置にある中間画像のアーチファクトを取得するという特徴によって、アーチファクトを実質的に含まない最終画像４７０を生成する。

次に、図５Ａは、第１の中間画像及び第２の中間画像のうちのどちらが特定の位置にアーチファクトを含むか判断することを可能にする技術を示す。さらに、技術は、選択的に２つの中間画像を合成（すなわち、マージ）し、アーチファクトを実質的に含まない最終画像を生成する。

図５Ａは、一実施形態に係るアーチファクトのない画像生成を示す例示的なフロー図５００を示す。

図５Ａでは、第１の中間画像及び第２の中間画像が、それぞれ５０１及び５０２として図示されている。また、中間画像それぞれのアーチファクトの位置が、それぞれ位置５１０及び５２０によって図示されている。

一実施形態では、第１の中間画像及び第２の中間画像に基づいて、差分画像５０３が算出される。具体的には、差分画像５０３の各画素の画素スコアは、第１の中間画像及び第２の中間画像の対応する画素の画素値の差の絶対値として算出される。

具体的には、所定の閾値に基づいて、マスク画像５０４が算出される。マスク画像５０４において、（第１の中間画像及び第２の中間画像の対応する画素の）算出される画素値の差が所定の閾値よりも大きい部分を５４１で図示する。５４１で図示する部分は、対応する位置におけるアーチファクトを反映する。ここで、マスク画像のアーチファクトのそれぞれは、第１の中間画像及び第２の中間画像のうちのいずれか１つから得られる。具体的には、前述したように、中間画像におけるアーチファクトの空間的位置が異なることによって、差分画像におけるアーチファクトの位置は、２つの中間画像のうちの１つのアーチファクトによって生じることが仮定され得る。換言すると、差分画像の所定のアーチファクト位置に対して、２つの中間画像のうちの一方の対応する位置は「正確」である（すなわち、アーチファクトがない）とみなすことができ、他方の中間画像の位置はアーチファクト源であるとみなすことができる。

一実施形態では、マスク画像５０４を処理して、第１の中間画像５０１及び第２の中間画像５０２の相対的アーチファクトレベルを示すグレースケール画像５０５を生成する。具体的には、グレースケール画像５０５は、第１の中間画像５０１及び第２の中間画像５０２の両方によるアーチファクトを示す。グレースケール画像５０５では、白色となる領域５５１によって図示される位置は、第１の中間画像由来のアーチファクトに対応するのに対し、黒色となる領域５５２によって図示される位置は、第２の中間画像由来のアーチファクトに対応する。第１の中間画像及び第２の中間画像のいずれも減算によってはっきりとアーチファクトを示さない領域は、グレースケール画像５０５の中間グレーレベル画素として現れる。

マスク画像５０４の各アーチファクトが第１の中間画像５０１及び第２の中間画像５０２の一方により生じるアーチファクトとして分類されると、アーチファクトを実質的に含まない最終画像５０６が選択的な第１の中間画像５０１及び第２の中間画像５０２の合成に基づいて生成される。

図５Ｂは、差分画像５０３の各アーチファクトについて、第１の中間画像５０１及び第２の中間画像５０２のうちの１つをアーチファクト源として特定する技術を示す。さらに、図５Ｂは、中間画像を合成してアーチファクトのない最終画像を得る技術を示す。

図５Ｂは、白色の領域で示されるアーチファクトを含む差分画像５５０を示す。差分画像の各アーチファクトについて、第１の中間画像又は第２の中間画像のどちらがアーチファクト源であるか決定しなければならない。

一実施形態では、差分画像のアーチファクトの所定の位置について、第１の中間画像及び第２の中間画像において、±ｎ×（１／Ｒ_ａ）×ＦＯＶ及び±ｎ×（１／Ｒ_ｂ）×ＦＯＶそれぞれのエイリアシング距離におけるエッジ内容の存在、及び／又は、高次空間微分（high order spatial derivative）の存在を判断する。ここで、Ｒ_ａ及びＲ_ｂは、対応するｋ空間部分の第１のアンダーサンプリングレート及び第２のアンダーサンプリングレートに対応し、ＦＯＶは撮像視野に対応し、ｎは正の整数に対応する。例えば、差分画像の５５１により図示されるアーチファクトの位置を考慮する。さらに、差分画像のアーチファクトの位置５５１に対応する位置５６１から開始する±ｎ×（１／Ｒ_ａ）×ＦＯＶのエイリアシング距離におけるエッジ内容の存在の判断が、第１の中間画像５６０に対して行われる。

同様に、差分画像のアーチファクト５６１の位置に対応する位置５７１から開始する±ｎ×（１／Ｒ_ｂ）×ＦＯＶのエイリアシング距離におけるエッジ内容の存在の判断が、第２の中間画像５７０に対して行われる。図５Ｂに示される実施例では、エッジは第２の中間画像５７０で検出され、第１の中間画像５６０ではエッジが検出されない。したがって、第２の中間画像は差分画像５５０のアーチファクト（５５１で示される）源であろうと推定される。

差分画像の各アーチファクト源を判断すると、最終画像が第１の中間画像及び第２の中間画像の選択的な合成に基づいて生成できる。一実施形態では、選択的な合成は、次のように実行される。アーチファクトの位置に対応する（すなわち、中間画像における対応する画素の画素値から算出された差分が所定の閾値より大きい）差分画像の画素について、最終画像の対応する画素には、アーチファクト源ではないと判断される中間画像の画素の画素値が割り当てられる。例えば、図５Ｂでは、位置５５１における画素は、差分画像５５０のアーチファクトの位置に対応する。前述したように、第２の中間画像５７０は、（検出されたエッジの存在により）差分画像の位置５５１におけるアーチファクト源として判断される。したがって、最終画像の生成において、最終画像の位置５５１に対応する画素には、第１の中間画像の位置５６１における画素の画素値が割り当てられる。

さらに、アーチファクトの位置に対応しない（すなわち、中間画像における対応する画素の画素値から算出された差分が所定の閾値より小さい）差分画像の画素について、最終画像の対応する画素には、第１の中間画像及び第２の中間画像の対応する画素の画素値の重み付き統合である画素値が割り当てられる。一実施形態では、「ｇファクターマップ」（すなわち、幾何学的因子値マップ）が、第１の中間画像及び第２の中間画像それぞれに対して算出される。中間画像のｇファクターマップは、中間画像の各画素のノイズレベルを示す。したがって、一実施形態において、第１の中間画像及び第２の中間画像の画素の画素値の重み付き統合は、第１の中間画像及び第２の中間画像の画素の対応するｇファクターに基づくことができる。中間画像のｇファクターマップは、その内容が参照することにより本明細書に組み込まれるＰｒｕｅｓｓｍａｎｎ Ｋ．Ｐ．ら、「ＳＥＮＳＥ：Ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ Ｅｎｃｏｄｉｎｇ ｆｏｒ Ｆａｓｔ ＭＲＩ」、Ｍａｇｎ．Ｒｅｓｏｎ．Ｍｅｄ．，４２巻：９５２〜９６２ページ、１９９９年に記載される技術によって構成されてもよいことに留意されたい。

図６は、一実施形態に係る画像再構成においてアーチファクトを低減するにあたって実行されるステップを示す例示的なフローチャートを示す。

ステップＳ６１０で、処理６００が開始する。ステップＳ６１０では、ｋ空間の２つの部分がそれぞれ別のサンプリングレート（すなわち、データリダクションファクター）でアンダーサンプリングされる。ｋ空間のアンダーサンプリングされた部分それぞれについて、対応する中間画像を生成する。中間画像は、例えば、部分フーリエ処理、ＰＯＣＳ、又はホモダイン法等の技術を一緒に用いたパラレルイメージング技術によって生成することができる。

ステップＳ６２０では、２つの生成された中間画像に基づいて、差分画像が構成される。例えば、差分画像は、中間画像の対応する画素の画素値の差分を算出することによって、構成することができる。前述したように、中間画像の画素値の算出された差分が所定の閾値を超えると、その画素の位置がアーチファクトを含むものとして特定される。

さらに、ステップＳ６３０では、差分画像の各アーチファクトについて、生成された中間画像のうちの１つがアーチファクト源として特定される。アーチファクト源である中間画像は、図５Ｂに関して前述したように、中間画像のエッジの存在に基づき特定できる。

差分画像の各アーチファクト源が特定されると、処理はステップＳ６４０に移る。ステップＳ６４０では、中間画像を選択的に合成することによって、最終画像が生成される。具体的には、前述したように、アーチファクトの位置に対応する差分画像の画素について、最終画像の対応する画素に、アーチファクト源ではないと判断される中間画像の画素の画素値が割り当てられる。さらに、アーチファクトの位置に対応しない差分画像の画素について、最終画像の対応する画素に、中間画像の対応する画素の画素値の重み付き統合である画素値が割り当てられる。最終画像が生成されると、図６に示す処理は終了する。

本実施形態では、例えば、ＭＲＩシーケンス制御部１４０が、収集機能を有する。ここで、収集機能は、収集部の実現手段の一例である。例えば、ＭＲＩシーケンス制御部１４０が収集機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって、プリスキャン及び本スキャンのデータ収集が行われる。

また、本実施形態では、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、中間画像生成機能と、差分画像生成機能と、再構成機能とを有する。ここで、中間画像生成機能は、中間画像生成部の実現手段の一例である。また、差分画像生成機能は、差分画像生成部の実現手段の一例である。また、再構成機能は、再構成部の実現手段の一例である。

図６に示すステップＳ６１０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、中間画像生成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。また、ステップＳ６２０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、差分画像生成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。また、ステップＳ６３０及びＳ６４０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、再構成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。

図７Ａは、一実施形態に係る他のｋ空間アンダーサンプリングスキーム７００を示す。図７Ａに示す例では、ｋ空間の全体が、２つのデータリダクションファクターを用いて２回サンプリングされる。具体的には、ｋ空間の全体が、まず、第１のデータリダクションファクター、例えば、「２」のデータリダクションファクターを用いてサンプリングされる。第１のアンダーサンプリングスキームによってサンプリングされるｋ空間の線７０１は、点線の四角７１０に含まれる黒丸によって表される。

同様に、ｋ空間の全体が、さらに、第２のデータリダクションファクター、例えば、「３」のデータリダクションファクターを用いてサンプリングされる。第２のアンダーサンプリングスキームによってサンプリングされるｋ空間の線７０１は、点線の四角７２０に含まれるバツ印によって示される。ここで、２つのデータリダクションファクターを用いてｋ空間の全体をサンプリングすることによって、いくつかのｋ空間の線は２回利用される（すなわち、２回のアンダーサンプリングスキームはｋ空間の線のサブセットを共有する）ことになる。しかし、再構成で２回線を利用することは、線が実際に２回収集されることを要する。両方のアンダーサンプリングスキームに共通する線を１回だけ収集することによって、データ収集合計回数が少なくなり、ＭＲＩスキャン時間がより速くなる。さらに、２回のアンダーサンプリングスキームのそれぞれを使用して、図４に関して前述したように、対応する中間画像を生成できる。２つの中間画像は、前述したように、アーチファクトを実質的に含まない最終画像を生成するために選択的に合成できる。

図７Ｂは、一実施形態に係る２Ｄ位相エンコードサンプリングスキーム７５０を示す。図示される２つの軸は、位相エンコードを利用する３Ｄボリュームスキャンの２つの軸であり、第１の位相エンコード軸及び第２の位相エンコード軸である。一般的に、第２の位相エンコード軸は、送信ＲＦのスライス選択軸に対応する。なお、図７Ｂ及び次の図７Ｃでは、ｋ空間の周波数エンコード軸については図示を省略している。周波数エンコード軸は「頁の外へ出ている」とみなすことができる。又は、図７Ｂ及び図７Ｃは、必要であればｋ空間の３Ｄブロックとして描くことができるが、簡略化のために、これらの図では３つ目の軸は単に省略する。

具体的には、２Ｄ位相エンコードサンプリングスキームは、ｋ空間が横軸及び縦軸の両方でアンダーサンプリングされる場合に対応する。ｋ空間は、第１のデータリダクションファクター（Ａ）を用いて横軸がアンダーサンプリングされ、第２のデータリダクションファクター（Ｂ）を用いて縦軸がアンダーサンプリングされる。したがって、ｋ空間の特定の領域のためのサンプリング用データリダクションファクターは「Ａ」×「Ｂ」と表すことができる（式中、Ａ及びＢは任意の正の数である）。

一実施形態では、ｋ空間が、７６０及び７７０でそれぞれ表される２つの部分に分割される。ｋ空間の２つの部分は、それぞれ別のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。例えば、領域７６０は「２×３」の第１のデータリダクションファクターを用いてアンダーサンプリングされる。ここで、横方向及び縦方向のデータリダクションファクターは、横方向及び縦方向それぞれにおける生じる間隔の数を示す。具体的には、領域７６０の６つのデータポイント７６１のグループに対して、横方向では２つに１つのデータポイントがサンプリングされ、縦方向では３つに１つのデータポイントがサンプリングされる。したがって、６つのデータポイント７６１のグループについては１つだけのデータポイント７６１ａが収集される。領域７６０の収集されるデータポイントは黒い長方形によって図示される。

同様に、領域７７０は、「３×２」のレートでアンダーサンプリングされる。領域７７０の収集されるデータポイントは黒い丸によって図示される。上述のサンプリング技術は、３Ｄフーリエ変換（3D-Fourier Transform：３ＤＦＴ）プロトコルに適用でき、ここで、２つの領域７６０及び７７０は３ＤＦＴ ｋ空間の両側に対応できる。

なお、ｋ空間の２つの領域に対応する２つのアンダーサンプリングレート「Ａ×Ｂ」は任意の他の一意の値をとることができる。さらに、ｋ空間は３つ以上の領域に分割でき、各領域は一意のアンダーサンプリングレートでアンダーサンプリングされる。例えば、図７Ｃは、一実施形態に係る他の２Ｄサンプリングスキーム７９０を示す。図７Ｃに示すサンプリングスキームでは、ｋ空間の中央領域７９１は完全にサンプリングされる。さらに、領域７９２及び７９３は、図７Ｂの領域７６０及び７７０と類似の方法でアンダーサンプリングされる。

図８は、一実施形態に係るＭＲＩ画像再構成においてアーチファクトを低減するにあたって実行されるステップを示す例示的なフローチャートを示す。

ステップＳ８１０で、処理８００が開始する。ステップＳ８１０では、被検体の輪郭のマップ（すなわち、画像）が生成される。一実施形態では、輪郭のマップ（本明細書においては、エッジマップとも呼ぶ）は、全身用コイル（すなわち、図１のＲＦコイル１１５）又はＭＲＩシステム１００に備えられる個々のコイル（すなわち、図１のＲＦコイル１２１）のアレイを使用して実行されるスキャンを介して取得されるプリスキャン画像に基づいて生成できる。

さらに、プリスキャン画像に対してマスキング処理が行われてもよい。マスキング処理は、「支持物の領域」を生成する、すなわち、ＭＲＩ信号が発生する領域（空気と体の界面）を提供する。マスキング処理は、３Ｄボリュームを構成する２Ｄ画像のスタック上に「２値画像の３Ｄ表示」を提供するように実施されてもよい。３Ｄボリュームは、本スキャンの３Ｄパラレルイメージングの画素位置に合致するように補間及び再サンプリングされるプリスキャンの元の画素位置の空間的再フォーマットであってもよい。さらに、一実施形態では、マスク画像は、その構造がより厳密に被検体の体の形状に対応するようにマスク画像を改善するために、「穴埋め」等の形態的な処理を行うことによって改善されてもよい。このようにして、空気と体の界面間の名目的なエッジを検出することによって、輪郭のマップを生成することができる。

なお、ここでは、プリスキャン画像に基づいて被検体の輪郭のマップを生成する場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られず、例えば、プリスキャン画像の代わりに、最終画像が再構成されるまでに収集された他の画像が用いられてもよい。

さらに、処理はステップＳ８２０に移る。ステップＳ８２０では、ｋ空間の各アンダーサンプリングレートに対応するエッジ−エイリアスマップが生成される。ここで、例えば、ｋ空間の第１の部分（例えば、正の位相エンコード方向に沿う部分）は、第１のデータリダクションファクター（すなわち、アンダーサンプリングレート）でサンプリングされ、ｋ空間の第２の部分（例えば、負の位相エンコード方向に沿う部分）は、第２のデータリダクションファクターでサンプリングされる。したがって、ステップＳ８２０では、生成されたエッジマップ（ステップＳ８１０）に基づいて、第１のデータリダクションファクターに対応する第１のエッジ−エイリアスマップが生成され、第２のデータリダクションファクターに対応する第２のエッジ−エイリアスマップが生成される。

一実施形態では、第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップは、被検体の輪郭の第１のエイリアシング距離セット及び被検体の輪郭の第２のエイリアシング距離セットにそれぞれ基づいて生成される。ここで、エイリアシング距離は、折り返し画素が主要な折り返しのない画素からどの程度遠くに位置しているかを示す空間的距離に対応する。さらに、第１のエイリアシング距離セット及び第２のエイリアシング距離セットは、ｋ空間の第１の部分及び第２の部分をそれぞれアンダーサンプリングする技術に基づいて算出される。

例えば、図３Ａに示したように、アンダーサンプリングが第１の部分用のＲ_ａの第１のデータリダクションファクターと、第２の部分用のＲ_ｂの第２のデータリダクションファクターとを用いてｋ_y軸に沿ってのみ実行される場合を考える。Ｒ_a＝３及びＲ_b＝４、並びに、ｙ軸に沿ってＦＯＶ＝２４０画素の場合、エイリアスは、ｎ×（ＦＯＶ／Ｒ_a）（式中、ｎは、−２、−１、１、２の整数であり、Ｒ_a＝３のアンダーサンプリングパターンに対応する）の距離だけ、かつ、ｍ×（ＦＯＶ／Ｒ_b）（式中、ｍは、−３、−２、−１、１、２、３の整数であり、Ｒ_b＝４のアンダーサンプリングパターンに対応する）の距離だけｙ軸方向にずれる。対応する第１のエイリアシング距離セットは、｛・・・，＋１６０，＋８０，−８０，−１６０，・・・｝画素であり、第２のエイリアシング距離セットは、｛・・・，１８０，１２０，６０，−６０，−１２０，−１８０，・・・｝画素である。

第１のエイリアシング距離セットが算出されると、変位したエッジ位置（すなわち、算出された変位に対して重ね合わせた折り返し位置）を含むように、第１のエッジ−エイリアスマップが生成される。ここで、エッジ−エイリアスマップを生成する処理は、エイリアシング距離の分だけずれた被検体の輪郭のエッジをすべて重ね合わせることに相当するたたみ込み処理である。同様に、第２のエッジ−エイリアスマップが生成される。例えば、図９は、例示的なエッジマップ、並びに、対応する第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップを示す。図９では、画像９１０は、被検体９０５のエッジを示す輪郭画像（エッジマップ）に対応する。さらに、画像９２０及び９３０は、各アンダーサンプリングパターン（例えば、ｋ空間の２つのアンダーサンプリングパターン）で生成された第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップを図示する。画像９２０及び９３０において、９２１及び９３１で示される線は、第１のエイリアシング距離セット及び第２のエイリアシング距離セットにそれぞれ基づいて算出された変位したエッジに対応する。

図８に戻って、処理はステップＳ８３０に進む。ステップＳ８３０では、ステップＳ８２０で生成されたエッジ−エイリアスマップそれぞれに対してダイレーションが実行される。ダイレーションは、変位したエッジの幅をアーチファクトの幅と同等にするための方法を提供する。ここで、エッジ−エイリアスマップをダイレーションすることによって、パラレルイメージングのアーチファクトが見つかりそうな位置が示される。一実施形態において、ダイレーションの幅の妥当な基準は、コイル感度マップの公称の分解能距離である距離だけダイレーションすることである。コイル感度マップの分解能は、コイルマッププリスキャン収集の収集詳細から、また、マップ生成処理で適用される平滑化フィルタ等の処理詳細から推定されてもよい。他の実施形態では、ダイレーションの量の交互の妥当な基準は、パラレルイメージングのスキャンが被検体の解剖学的構造の領域を含む場合、呼吸によるヒトの胸壁の典型的な体動等の典型的な生理学的体動範囲にまたがるのに十分な距離を選択することである。

さらに、処理はステップＳ８４０に進む。ステップＳ８４０では、ｋ空間のアンダーサンプリングされた部分それぞれに対応する中間画像が生成される。図４に関して前述したように、第１の中間画像及び第２の中間画像は、例えば、部分フーリエ処理、ＰＯＣＳ、ホモダイン法等の方法を組み合わせたパラレルイメージング技術に基づいて生成することができる。さらに、前述したように、一実施形態では、各中間画像のｇファクターマップを算出することができる。

さらに、処理はステップＳ８５０に進む。ステップＳ８５０では、生成されたエッジ−エイリアスマップの比較に基づいて、最終画像が再構成される。具体的には、エッジ−エイリアスマップ内の対応する画素の比較に基づいて、最終画素の各画素について画素値が求められる。例えば、図１０は、２つの異なるデータリダクションファクターによってアンダーサンプリングされたｋ空間に対応する第１のエッジ−エイリアスマップ９２０及び第２のエッジ−エイリアスマップ９３０を示す。第１のエッジ−エイリアスマップ９２０及び第２のエッジーエイリアスマップ９３０は、図９に図示されるものと類似しており、それぞれ、エッジ−エイリアスマップで変位したエッジ９２１及び９３１を示す。

最終画像の特定の画素について、対応する画素（例えば、第１のエッジ−エイリアスマップ９２０及び第２のエッジ−エイリアスマップ９３０の位置１０５０で示される画素）が比較される。一実施形態では、第１のエッジ−エイリアスマップ９２０の画素１０５０がゼロでなく（すなわち、高い画素値を有し）、かつ、第２のエッジ−エイリアスマップ９３０の対応する画素が実質的にゼロである（すなわち、低い画素値を有する）場合、最終画像の画素には、第２の中間画像（すなわち、ｋ空間の第２の部分に基づいて生成される中間画像）の画素の画素値に等しい値が割り当てられる。

同様に、第１のエッジ−エイリアスマップ９２０の画素１０６０が実質的にゼロであり（すなわち、低い値を有し）、かつ、第２のエッジ−エイリアスマップ９３０の対応する画素がゼロでない（すなわち、高い値を有する）場合、最終画像の画素には、第１の中間画像（すなわち、ｋ空間の第１の部分に基づいて生成される中間画像）の画素の画素値に等しい値が割り当てられる。

一実施形態では、第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップの両方の画素が実質的に低い値を有する場合、最終画像の対応する画素には、第１の中間画像及び第２の中間画像の対応する画素の重み付き統合である値が割り当てられる。一実施形態によると、より高い重み付けを、より小さな推定ノイズレベルを有する中間画像の画素に適用できる。ここで、前述したように、中間画像の画素のノイズレベルは各中間画像について生成されたｇファクターマップを介して取得できる。

さらに、一実施形態では、第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップの両方の画素が高い値を有する場合、最終画像の対応する画素には、中間画像の対応する画素の値の平均である値が割り当てられ得る。さらに、前述したように、中間画像の画素のｇファクターに基づき、最終画像の対応する画素に、重み付き画素値を割り当てることができる。

一実施形態では、第１のエッジ−エイリアスマップ及び第２のエッジ−エイリアスマップの両方の特定の画素が高い値を有する場合、最終画像の対応する画素の画素値は、特定の画素に隣接する近接画素に基づき決定される。具体的には、隣接する近接画素の統合重み付け（隣接画素に使用される統合重みの平均等）を使用して、特定の画素に対応する最終画像の画素の画素値を決定する。最終画像が生成されると、図８の処理は終了する。

本実施形態では、例えば、ＭＲＩシーケンス制御部１４０が、収集機能を有する。ここで、収集機能は、収集部の実現手段の一例である。例えば、ＭＲＩシーケンス制御部１４０が収集機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって、プリスキャン及び本スキャンのデータ収集が行われる。

また、本実施形態では、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、第１のマップ生成機能と、第２のマップ生成機能と、中間画像生成機能と、再構成機能とを有する。ここで、第１のマップ生成機能は、第１のマップ生成部の実現手段の一例である。また、第２のマップ生成機能は、第２のマップ生成部の実現手段の一例である。また、中間画像生成機能は、中間画像生成部の実現手段の一例である。また、再構成機能は、再構成部の実現手段の一例である。

図８に示すステップＳ８１０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、第１のマップ生成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。また、ステップＳ８２０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、第２のマップ生成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。また、ステップＳ８３０及びＳ８４０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、中間画像生成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。また、ステップＳ８５０の処理は、例えば、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が、再構成機能に対応する所定のプログラムをプログラム格納部１５０から読み出して実行することによって実現される。

本開示の態様は実施例として提案される特定の実施形態に関連して記述されたが、代替、改変、及び変形が当該実施例になされてもよい。例えば、ｋ空間は３つ以上の部分に分割でき、各部分は一意のデータリダクションファクターでアンダーサンプリングされる。

なお、上述した実施形態では、本願が開示する技術をＭＲＩ装置に適用した場合の例を説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、上述した実施形態において、ＭＲＩデータプロセッサ１４２が有することとして説明した中間画像生成機能、差分画像生成機能、再構成機能、第１のマップ生成機能、第２のマップ生成機能は、これらの全て又は一部が、画像処理装置に実装されたプロセッサによって実現されてもよい。この場合に、画像処理装置は、ＭＲＩ装置から必要なデータを取得して、各処理機能を実行する。例えば、ここでいう画像処理装置は、ＭＲＩ装置が備えるコンソール装置や、ネットワークを介してＭＲＩ装置に接続可能に構成されたワークステーション等である。

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、再構成画像のアーチファクトをより低減させることができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００ 磁気共鳴イメージング（Magnetic Resonance Imaging：ＭＲＩ）装置
１４０ ＭＲＩシーケンス制御部
１４２ ＭＲＩデータプロセッサ

Claims (15)

1. 第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって第１のデータセットを収集し、第２のレートで前記ｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって第２のデータセットを収集する収集部と、
   前記第１のデータセットに基づいて第１の中間画像を生成し、前記第２のデータセットに基づいて第２の中間画像を生成する中間画像生成部と、
   前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する再構成部と
   を備える、磁気共鳴イメージング装置。
2. 前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像に基づいて、複数のアーチファクトを含む差分画像を生成する差分画像生成部をさらに備え、
   前記再構成部は、前記差分画像に含まれる各アーチファクトについて、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像のうちの１つをアーチファクト源として特定することで、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する、
   請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
3. 前記差分画像生成部は、前記差分画像の各画素の画素スコアを算出することによって当該差分画像を構成し、
   前記画素スコアは、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像の対応する画素の画素値の差として算出される、
   請求項２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
4. 前記再構成部は、前記画素スコアが所定の閾値より大きい画素の位置を、前記差分画像に含まれる各アーチファクトの位置として特定する、
   請求項３に記載の磁気共鳴イメージング装置。
5. 前記再構成部は、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像のうちの１つのエッジの存在を決定することによって、前記アーチファクト源を特定し、
   前記エッジは、前記差分画像の前記アーチファクトの位置に対応する前記第１の中間画像の画素から第１のエイリアシング距離の倍数のところに配置され、かつ、前記差分画像の前記アーチファクトの位置に対応する前記第２の中間画像の画素から第２のエイリアシング距離の倍数のところに配置される、
   請求項２に記載の磁気共鳴イメージング装置。
6. 前記再構成部は、前記最終画像の各画素の画素値を決定し、
   前記アーチファクトの位置に対応する前記最終画像の第１の画素の画素値は、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像のうちの前記アーチファクト源ではないものとして特定された一方の対応する画素の画素値として決定される、
   請求項５に記載の磁気共鳴イメージング装置。
7. 前記再構成部は、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像の対応する画素の重み付き統合として、アーチファクトの位置に対応しない前記最終画像の第２の画素の画素値を決定する、
   請求項６に記載の磁気共鳴イメージング装置。
8. 前記再構成部は、撮像視野及び前記第１のレートに基づいて第１のエイリアシング距離を計算し、前記撮像視野及び前記第２のレートに基づいて第２のエイリアシング距離を計算し、
   前記第１のエイリアシング距離は、前記第２のエイリアシング距離とは異なる、
   請求項５に記載の磁気共鳴イメージング装置。
9. 前記再構成部は、さらに、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像それぞれに対するｇファクターマップを生成し、
   前記ｇファクターマップは、それぞれ、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像の各画素のノイズレベルを示す、
   請求項７に記載の磁気共鳴イメージング装置。
10. 前記再構成部は、前記ｇファクターマップに基づいて前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像の前記画素の前記重み付き統合を算出する、
    請求項９に記載の磁気共鳴イメージング装置。
11. 前記収集部は、前記ｋ空間の前記第１の部分を前記ｋ空間の前記第２の部分と実質的に重なり合わないように選択し、前記第１のレートを前記第２のレートと異なるように選択する、
    請求項１〜１０のいずれか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
12. 前記収集部は、前記ｋ空間の前記第１の部分を前記ｋ空間の前記第２の部分と全体的に重なり合うように選択し、
    前記ｋ空間は、複数のデータ収集線を含み、
    前記複数のデータ収集線の第１のサブセットは、前記第１のレートでサンプリングされ、
    前記複数のデータ収集線の第２のサブセットは、前記第２のレートでサンプリングされ、
    前記第１のサブセット及び前記第２のサブセットは、前記第１のレート及び前記第２のレートに基づく所定の数の共有データ収集線を含む、
    請求項１〜１０のいずれか１つに記載の磁気共鳴イメージング装置。
13. 被検体の輪郭に対応するエッジマップを生成する第１のマップ生成部と、
    撮像視野及び前記第１のレートに基づいて算出された前記被検体の前記輪郭の第１のエイリアシング距離セットに基づいて、第１のエッジ−エイリアスマップを生成し、前記撮像視野及び前記第２のレートに基づいて算出された前記被検体の前記輪郭の第２のエイリアシング距離セットに基づいて、第２のエッジ−エイリアスマップを生成する第２のマップ生成部と
    をさらに備え、
    前記再構成部は、前記第１のエッジ−エイリアスマップと前記第２のエッジ−エイリアスマップとの比較に基づいて、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する、
    請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。
14. 第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって収集された第１のデータセットに対応する第１の中間画像と、第２のレートで前記ｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって収集された第２のデータセットに対応する第２の中間画像とを生成する中間画像生成部と、
    前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像に基づいて、複数のアーチファクトを含む差分画像を生成する差分画像生成部と、
    前記差分画像に含まれる各アーチファクトについて、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像のうちの１つをアーチファクト源として特定することで、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する再構成部と
    を備える、画像処理装置。
15. 被検体の輪郭に対応するエッジマップを生成する第１のマップ生成部と、
    第１のレートでｋ空間の第１の部分をアンダーサンプリングすることによって収集された第１のデータセットに対応する第１の中間画像と、第２のレートで前記ｋ空間の第２の部分をアンダーサンプリングすることによって収集された第２のデータセットに対応する第２の中間画像とを生成する中間画像生成部と、
    撮像視野及び前記第１のレートに基づいて算出された前記被検体の前記輪郭の第１のエイリアシング距離セットに基づいて、第１のエッジ−エイリアスマップを生成し、前記撮像視野及び前記第２のレートに基づいて算出された前記被検体の前記輪郭の第２のエイリアシング距離セットに基づいて、第２のエッジ−エイリアスマップを生成する第２のマップ生成部と、
    前記第１のエッジ−エイリアスマップと前記第２のエッジ−エイリアスマップとの比較に基づいて、前記第１の中間画像及び前記第２の中間画像を選択的に合成して最終画像を再構成する再構成部と
    を備える、画像処理装置。

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