JP2987709B2 - MRI equipment - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、MRI装置に関し、さらに詳しくは、ハイ
ソート法を用いたMRイメージングにおいてゴーストを低
減するためのMRI装置に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an MRI apparatus, and more particularly, to an MRI apparatus for reducing ghosts in MR imaging using a high-sort method.

［従来の技術］ MRイメージングにおいて、観察部位が呼吸などのため
に動くことにより、イメージ上にゴーストを生じること
がある。[Related Art] In MR imaging, a ghost may be generated on an image due to movement of an observation site due to respiration or the like.

このゴーストを低減する方法として、特開昭62−7904
7号公報に、ハイソート法（高周波種モード）およびロ
ーソート法（低周波種モード）が提案されている。As a method for reducing this ghost, Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-7904
No. 7 proposes a high-sort method (high-frequency mode) and a low-sort method (low-frequency mode).

ハイソート法では、第７図および第８図に示すよう
に、目的FOVの例えば２倍分のビュー数のローデータを
収集する。このとき、各ビューのローデータを位相エン
コードパルスの大きさの順に並べると、各ビューに対応
するモーション指数（動きの位相を表す指数）が１ビュ
ー毎に激しく変るようにする。得たローデータｄを2DFT
してイメージA1を得ると、そのイメージA1の中央部分に
動く部位の像（第８図中の円）が表われ、それから離れ
たところにゴースト（第８図中の円弧）が表れる。な
お、第８図中の×印はノイズを表している。イメージA1
から目的FOVの部分（イメージA2）を取り出せば、動く
部位をゴーストに妨げられずに観察できるようになる。In the high sort method, as shown in FIGS. 7 and 8, raw data having a view number, for example, twice as many as the target FOV is collected. At this time, by arranging the raw data of each view in the order of the magnitude of the phase encoding pulse, the motion index (index indicating the phase of the motion) corresponding to each view changes drastically for each view. 2DFT of the obtained raw data d
Then, when the image A1 is obtained, an image of a moving part (a circle in FIG. 8) appears at the center of the image A1, and a ghost (an arc in FIG. 8) appears at a distance from the moving part. Note that the mark x in FIG. 8 represents noise. Image A1
By extracting the target FOV part (image A2) from, the moving part can be observed without being disturbed by the ghost.

ローソート法では、第９図および第10図に示すよう
に、目的FOV分のビュー数のローデータを収集する。こ
のとき、各ビューのローデータを位相エンコードパルス
の大きさの順に並べると、各ビューに対応するモーショ
ン指数の１ビュー毎の変化が小さくなるようにする。得
たローデータｇを2DFTしてイメージＧを得ると、そのイ
メージＧの中央部分に動く部位の像（第10図中の円）が
表われ、その周辺にゴースト（第10図中の円弧）が表わ
れる。なお、第10図中の×印はノイズを表している。こ
のため、動く部位から離れた部位をゴーストに妨げられ
ずに観察できるようになる。In the row sorting method, as shown in FIGS. 9 and 10, raw data of the number of views corresponding to the target FOV is collected. At this time, by arranging the raw data of each view in the order of the magnitude of the phase encode pulse, the change of the motion index corresponding to each view for each view is reduced. When the obtained raw data g is subjected to 2DFT to obtain an image G, an image of a moving part (a circle in FIG. 10) appears at the center of the image G, and a ghost (an arc in FIG. 10) appears around the moving part. Appears. The crosses in FIG. 10 represent noise. For this reason, it becomes possible to observe a part distant from the moving part without being hindered by the ghost.

［発明が解決しようとする課題］ 上述のように、ハイソート法は、動く部位をゴースト
に妨げられずに観察したい場合に用いられるが、理論上
の動きと実際の動きは異なるため、動く部位の像からゴ
ーストが良好に分離されず、イメージA2上にゴーストが
残る問題点がある。[Problems to be Solved by the Invention] As described above, the Hi-Sort method is used when it is desired to observe a moving part without being hindered by a ghost. There is a problem that the ghost is not well separated from the image and the ghost remains on the image A2.

そこで、この発明の目的は、ハイソート法により収集
したローデータからゴーストの少ないイメージを生成す
るためのMRI装置を提供することにある。Therefore, an object of the present invention is to provide an MRI apparatus for generating an image with few ghosts from raw data collected by a high sort method.

［課題を解決するための手段］ 第１の観点では、この発明は、ハイソート法により目
的FOVの２倍分以上のビュー数のローデータを収集する
ローデータ収集ステップと、前記ローデータより目的FO
VのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステッ
プと、前記ローデータを位相エンコードパルスの大きさ
の順に並べたときの奇数番目または偶数番目のローデー
タを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出し
たローデータより目的FOVのイメージＢを再構成する第
２のイメージ生成ステップと、前記イメージＡと前記イ
メージＢの積から新たなイメージＣを生成する積イメー
ジ生成ステップとを有することを特徴とするMRイメージ
ングにおける画像処理方法を提供する。[Means for Solving the Problems] According to a first aspect, the present invention provides a raw data collection step of collecting raw data of a view number equal to or more than twice the target FOV by a high sort method, and a target FOV based on the raw data.
A first image generating step of reconstructing an image A of V, a raw data extracting step of extracting odd-numbered or even-numbered raw data when the raw data are arranged in the order of the magnitude of the phase encode pulse, and the extracting A second image generating step of reconstructing an image B of a target FOV from the raw data obtained, and a product image generating step of generating a new image C from a product of the image A and the image B. An image processing method for MR imaging is provided.

第２の観点では、この発明は、ハイソート法により目
的FOVの２倍分以上のビュー数のローデータを収集する
ローデータ収集ステップと、前記ローデータより目的FO
VのイメージＡを再構成する第１のイメージ生成ステッ
プと、前記ローデータを位相エンコードパルスの大きさ
の順に並べたときの奇数番目または偶数番目のローデー
タを取り出すローデータ取出ステップと、前記取り出し
たローデータより目的FOVのイメージＢを再構成する第
２のイメージ生成ステップと、前記イメージＡと前記イ
メージＢとから、 Em＝pm・Ａ＋qm・Ｂ （ｍ＝1,2,…,N pm,qmは実数、 pmとpm−１は符号が反対、 qmとqm−１は符号が反対、 pm＋qm＝Ｗ（ｍ）で、Ｗ（ｍ）はそのフーリエ変換が
中央付近のみに値をもつ関数） によりＮ枚のイメージEmを作成する重み付けステップ
と、前記Ｎ枚のイメージEmの対応するデータ間でフーリ
エ変換を行ってイメージHjを作成し、その中央のイメー
ジH0を新たなイメージとする中央イメージ生成ステップ
とを有することを特徴とするMRイメージングにおける画
像処理方法を提供する。In a second aspect, the present invention provides a raw data collecting step of collecting raw data having a number of views equal to or more than twice the target FOV by a high sort method, and a target FOV based on the raw data.
A first image generating step of reconstructing an image A of V, a raw data extracting step of extracting odd-numbered or even-numbered raw data when the raw data are arranged in the order of the magnitude of the phase encode pulse, and the extracting A second image generation step of reconstructing an image B of a target FOV from the raw data, and Em = pm · A + qm · B (m = 1, 2,..., N pm, qm is a real number, pm and pm-1 have opposite signs, qm and qm-1 have opposite signs, pm + qm = W (m), and W (m) is a function whose Fourier transform has a value only near the center) A weighting step of creating N images Em by performing a Fourier transform between corresponding data of the N images Em to create an image Hj, and a central image generation using the central image H0 as a new image S To provide an image processing method in MR imaging, characterized in that it comprises a-up.

［作用］ 上記第１の観点によるこの発明の画像処理方法では、
ハイソート法により収集したローデータを位相エンコー
ドパルスの大きさの順に並べたときの奇数番目または偶
数番目のローデータを取り出すが、この取り出したロー
データにおけるビューとモーション指数の関係は、ロー
ソート法におけるビューとモーション指数の関係に近似
している。[Operation] In the image processing method of the present invention according to the first aspect,
The odd-numbered or even-numbered raw data obtained when the raw data collected by the high-sort method are arranged in the order of the magnitude of the phase encode pulse is extracted. And motion index.

そこで、前記取り出したローデータより目的FOVのイ
メージＢを再構成すると、そのイメージＢは、ローソー
ト法で得られるイメージのように、動く部位の像の近傍
にゴーストが集っている。Then, when the image B of the target FOV is reconstructed from the extracted raw data, the image B has ghosts near the image of the moving part like the image obtained by the row sorting method.

一方、ハイソート法により得たイメージＡでは、先述
のように、動く部位の像からゴーストが離れている。On the other hand, in the image A obtained by the high-sort method, as described above, the ghost is far from the image of the moving part.

そこで、イメージＡとイメージＢの積イメージＣを取
れば、実体のある部位の像は同じ場所にあるために影響
を受けないが、ゴーストは表われる場所が違うためにキ
ャンセルされる。従って、よりゴーストを低減したイメ
ージが得られる。Therefore, if the product image C of the image A and the image B is taken, the image of the actual part is not affected because it is located at the same place, but the ghost is canceled because it appears at a different place. Therefore, an image with reduced ghosts can be obtained.

第２の観点による画像処理方法では、前記イメージＡ
と前記イメージＢとに所定の係数qm,pmを乗算して新た
なイメージEmを作る。そして、Ｎ枚のイメージEmの対応
するデータ間でフーリエ変換を行う。In the image processing method according to the second aspect, the image A
And the image B are multiplied by predetermined coefficients qm and pm to create a new image Em. Then, Fourier transform is performed between the corresponding data of the N images Em.

ところで、ゴーストはイメージＡとイメージＢの異な
る場所に表われるから、係数pmがゴーストに乗算された
項と，係数qmがゴーストに乗算された項とが同時に表わ
れることはなく、一方のみが表われる。ところが、係数
pm,qmは、隣接するイメージEm間では激しく変動するよ
うに定義されているから、フーリエ変換した後のイメー
ジHjでは、ゴーストは、中央から離れて表われる。By the way, since the ghost appears in different places of the image A and the image B, the term in which the ghost is multiplied by the coefficient pm and the term in which the ghost is multiplied by the coefficient qm do not appear at the same time. Will be However, the coefficient
Since pm and qm are defined to fluctuate greatly between adjacent images Em, the ghost appears at a distance from the center in the image Hj after the Fourier transform.

一方、実体のある部位の像はイメージＡとイメージＢ
の同じ場所に表われるから、係数pmが実体のある部位の
像に乗算された項と，係数qmが実体のある部位の像に乗
算された項とが同時に表われる。つまり、実体のある部
位の像については、係数pmと係数qmの和のフーリエ変換
が行われることになる。この係数pmと係数qmの和のフー
リエ変換は中央付近のみに値を持つように定義されてい
るから、フーリエ変換した後のイメージHjでは、実体の
ある部位の像は、中央に集中して表われる。On the other hand, the image of the actual part is image A and image B
Appearing at the same place, the term in which the coefficient pm is multiplied by the image of the substantial part and the coefficient qm are multiplied by the image of the substantial part appear simultaneously. That is, the Fourier transform of the sum of the coefficient pm and the coefficient qm is performed on the image of the part having the substance. Since the Fourier transform of the sum of the coefficient pm and the coefficient qm is defined to have a value only in the vicinity of the center, in the image Hj after the Fourier transform, the image of the actual part is concentrated at the center. Will be

従って、Ｎ枚のイメージEmのフーリエ変換後のイメー
ジHjの中央のイメージH0をとれば、よりゴーストを低減
したイメージを得られる。Therefore, if the central image H0 of the Fourier-transformed images Hj of the N images Em is taken, an image with further reduced ghost can be obtained.

［実施例］ 以下、図に示す実施例に基づいてこの発明をさらに詳
細に説明する。なお、これによりこの発明が限定される
ものではない。[Example] Hereinafter, the present invention will be described in more detail based on an example shown in the drawings. It should be noted that the present invention is not limited by this.

第６図は、この発明のMRイメージングにおける画像処
理方法を実施するMRI装置１を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an MRI apparatus 1 for implementing the image processing method in MR imaging of the present invention.

計算機２は、操作卓13からの指示に基づき、全体の作
動を制御する。The computer 2 controls the entire operation based on instructions from the console 13.

シーケンスコントローラ３は、記憶しているシーケン
スに基づいて、磁場駆動回路４を作動させ、マグネット
アセンブリ５の静磁場コイル，勾配磁場コイルで静磁
場，勾配磁場を発生させる。また、ゲート変調回路７を
制御し、RF発振回路６で発生したRF信号を変調して、RF
電力増幅器８からマグネットアセンブリ５の送信コイル
に加える。The sequence controller 3 operates the magnetic field drive circuit 4 based on the stored sequence, and generates a static magnetic field and a gradient magnetic field using the static magnetic field coil and the gradient magnetic field coil of the magnet assembly 5. Further, it controls the gate modulation circuit 7 and modulates the RF signal generated by the RF oscillation circuit 6 to generate an RF signal.
The power is applied from the power amplifier 8 to the transmission coil of the magnet assembly 5.

マグネットアセンブリ５の受信コイルで得られたNMR
信号は、前置増幅器９を介して位相検波器10に入力さ
れ、さらにAD変換器11を介して計算器２に入力される。NMR obtained with the receiving coil of the magnet assembly 5
The signal is input to the phase detector 10 via the preamplifier 9 and further input to the calculator 2 via the AD converter 11.

計算機２は、AD変換器11から得たNMR信号のデータに
基づき、イメージを再構成し、表示装置12で表示する。The computer 2 reconstructs an image based on the NMR signal data obtained from the AD converter 11 and displays the image on the display device 12.

この発明のMRイメージングにおける画像処理方法は、
計算機２およびシーケンスコントローラ３に記憶された
手順により実施される。The image processing method in MR imaging of the present invention,
This is performed according to the procedure stored in the computer 2 and the sequence controller 3.

第１図は、この発明のMRイメージングにおける画像処
理方法の第１実施例のフロー図である。FIG. 1 is a flowchart of a first embodiment of an image processing method in MR imaging according to the present invention.

ステップS1では、ハイソート法により目的FOVの２倍
分のビュー数のローデータを収集し、位相エンコーディ
ングパルスの大きさの順に並べる。そのローデータをｄ
とする。In step S1, low data of twice as many views as the target FOV is collected by the high-sort method, and arranged in the order of the magnitude of the phase encoding pulse. The raw data is d
And

ステップS2で、前記ローデータｄを2DFTして、イメー
ジA1を得る。In step S2, the raw data d is subjected to 2DFT to obtain an image A1.

ステップS3では、中央の目的FOV部分を取り出し、イ
メージA2を得る。In step S3, the central target FOV portion is extracted to obtain an image A2.

上記ステップS1〜S3は、従来公知の処理であり、これ
により得られるイメージA2には、第２図に示すように、
動く部位の像（第２図の円）と，それから離れた場所に
ゴースト（第２図の円弧）がある。また、ノイズ（第２
図の×印）がある。The above steps S1 to S3 are conventionally known processes, and an image A2 obtained by the processes is, as shown in FIG.
There is an image of a moving part (circle in FIG. 2) and a ghost (arc in FIG. 2) at a position away from the image. In addition, noise (second
X in the figure).

ステップS4では、ローデータｄの奇数番目のビューの
ローデータを集める。これをローデータdoとする。In step S4, the raw data of the odd-numbered view of the raw data d is collected. This is defined as raw data do.

ステップS5では、前記ローデータdoを、2DFTして、イ
メージB1を得る。前記ステップS4で選んだローデータdo
は、各ビューの位相エンコーディングパルスの大きさと
モーション指数の関係が、ローソート法における関係に
近似しているため、前記イメージB1は、ローソート法に
よるイメージと近似したものとなる。すなわち、第２図
に示すように、動く部位の像の近傍にゴーストが集って
いる。In step S5, the raw data do is subjected to 2DFT to obtain an image B1. Raw data do selected in step S4
Since the relationship between the magnitude of the phase encoding pulse and the motion index of each view is similar to the relationship in the low-sort method, the image B1 is similar to the image by the low-sort method. That is, as shown in FIG. 2, ghosts are gathered near the image of the moving part.

ステップS6では、前記イメージA2とイメージB1の積を
計算する。イメージA2,B1は複素数イメージであるか
ら、A2と,B1の複素共役の積を演算する。イメージA2と
イメージB1とにおいて、実体のある部位の像は同じ位置
に表われるが、ゴーストは動く部位の像から離れた場所
または動く部位の像の近傍のどちらかに表われる。そこ
で、上記積演算を行えば、実体のある部位の像について
は位相がキャンセルされて値が正実となるが、ゴースト
およびノイズについては正実にならない。このため、上
記積演算の結果のリアルパートの正の値のみ取り出し、
他は０にしてイメージC1を得ると、第２図に示すよう
に、実体のある部位の像が残り，ゴーストおよびノイズ
が殆ど消去されたイメージとなる。In step S6, a product of the image A2 and the image B1 is calculated. Since the images A2 and B1 are complex images, the product of the complex conjugate of A2 and B1 is calculated. In the image A2 and the image B1, the image of the substantial part appears at the same position, but the ghost appears either at a position away from the moving part image or near the moving part image. Therefore, if the above product operation is performed, the phase of the image of a substance part is canceled and the value becomes true, but the ghost and noise do not become true. Therefore, only the positive value of the real part as a result of the above product operation is extracted,
When the image C1 is obtained by setting the others to 0, as shown in FIG. 2, an image of a substantial part remains, and the ghost and noise are almost eliminated.

ステップS7〜ステップS9は、上記ステップS4〜ステッ
プS6と同様の処理により、ローデータｄの偶数番目のビ
ューのローデータdoからイメージC2を得るものである。In steps S7 to S9, an image C2 is obtained from the raw data do of the even-numbered view of the raw data d by the same processing as in steps S4 to S6.

ステップS10は、ゴーストやノイズをさらに除去する
ための処理であり、イメージC1とC2の平均の平方根を取
り、イメージＤを得る。平均は、算術平均でもよいし、
幾何平均でもよい。一般的には、幾何平均の方が、効果
が大きい。イメージは、絶対値を表示するため、平方根
をとる。Step S10 is a process for further removing ghosts and noise, and obtains an image D by taking the square root of the average of the images C1 and C2. The average may be the arithmetic average,
The geometric mean may be used. Generally, the geometric mean is more effective. The image is square rooted to show the absolute value.

以上の第１実施例により得られるイメージＤは、従来
に比べてゴーストやノイズの少ないイメージである。The image D obtained by the first embodiment described above is an image having less ghost and noise than the conventional image.

なお、偶数番目のビューのローデータを集めたローデ
ータdoは1/2ピクセル分だけローデータがビュー方向に
シフトすることになるので、それによる一次の位相変化
をキャンセルするようにイメージに対して位相補正し、
イメージB2を得る必要がある。Note that the raw data do, which is a collection of the raw data of the even-numbered views, is such that the raw data is shifted in the view direction by half a pixel, so that the first-order phase change due to the raw data is cancelled. Phase corrected,
Need to get image B2.

また、イメージA2とイメージB1とが、全体として信号
強度が異なる場合があるので、その場合には一方を定数
倍することにより信号強度をバランスさせる必要があ
る。イメージA2とイメージB2についても同様である。In addition, since the image A2 and the image B1 may have different signal intensities as a whole, in such a case, it is necessary to balance the signal intensities by multiplying one of them by a constant. The same applies to the image A2 and the image B2.

次に、第３図は、この発明のMRイメージングにおける
画像処理方法の第２実施例のフロー図である。Next, FIG. 3 is a flowchart of a second embodiment of the image processing method in MR imaging according to the present invention.

ステップS1〜ステップS3,ステップS4およびステップS
5,ステップS7およびステップS8は、上記第１実施例にお
ける対応するステップと同じ処理である。Step S1 to step S3, step S4 and step S
5. Steps S7 and S8 are the same processing as the corresponding steps in the first embodiment.

ステップT1では、イメージA2に係数pmを乗算し、イメ
ージB1に係数qmを乗算し、これらを加算して、イメージ
Emを得る。これをｍ＝1,…,Nについて行い、Ｎ枚のイメ
ージを得る。In step T1, the image A2 is multiplied by the coefficient pm, the image B1 is multiplied by the coefficient qm,
Get Em. This is performed for m = 1,..., N to obtain N images.

すなわち、 Em＝pm・A2＋qm・B1 （ｍ＝1,…,N） pm,qmは次の条件を満足するように定める。 That is, Em = pm · A2 + qm · B1 (m = 1,..., N) pm and qm are determined so as to satisfy the following condition.

bm,qmは実数である。bm and qm are real numbers.

pm＋qm＝Ｗ（ｍ） Ｗ（ｍ）は、そのフーリエ変換が中央付近のみに値を
持つような関数である。例えば、定数や，三角関数があ
る。pm + qm = W (m) W (m) is a function whose Fourier transform has a value only near the center. For example, there are constants and trigonometric functions.

pmとpm−１は符号が反対である。pm and pm-1 have opposite signs.

qmとqm−１は符号が反対である。 The signs of qm and qm-1 are opposite.

例えば、Ｎ＝８、Ｗ（ｍ）＝１の場合は、第４図に示
すように係数pm,qmを選ぶことが出来る。For example, when N = 8 and W (m) = 1, the coefficients pm and qm can be selected as shown in FIG.

ステップT2では、Ｎ枚のイメージEmの対応部分をそれ
ぞれフーリエ変換し、イメージHjを生成する。第５図は
この状態を概念的に表わしたものである。ゴーストにつ
いては、係数pm,qmが単独で乗算されるため、フーリエ
変換されることによりナイキスト周波数付近に大きなパ
ワーを持つことになる。そこで、中央から離れたイメー
ジ上に表われる。一方、実体のある部位の像について
は、係数pm,qmが同時に乗算されるが、pm＋qm＝１であ
るから、中央のイメージH0上に表われることになる。In step T2, corresponding portions of the N images Em are Fourier-transformed to generate an image Hj. FIG. 5 conceptually shows this state. Since the ghost is multiplied by the coefficients pm and qm alone, the ghost has a large power near the Nyquist frequency due to the Fourier transform. Then, it appears on the image away from the center. On the other hand, the image of a part having a substance is multiplied by the coefficients pm and qm at the same time. However, since pm + qm = 1, it appears on the central image H0.

ステップT3では、中央のイメージH0を取り出す。 In step T3, the central image H0 is extracted.

これにより、ゴーストやノイズの少ないイメージが得
られることになる。As a result, an image with less ghost and noise can be obtained.

ステップT4〜ステップT6は、ローデータｄの偶数番目
のビューのローデータdeを用いる以外は前記ステップT1
〜ステップT3と同様の処理である。Steps T4 to T6 are the same as steps T1 except that the raw data de of the even-numbered view of the raw data d is used.
To Step T3.

なお、イメージH0またはイメージR0のいずれか一方を
生成するだけでもよいが、これら両イメージH0,R0に対
して前記第１実施例のステップS6の処理を適用すれば、
さらにゴーストやノイズを低減したイメージを得ること
が出来る。この場合、先述した位相補正をイメージR0に
施す必要はない。Note that either one of the image H0 and the image R0 may be generated, but if the processing of step S6 of the first embodiment is applied to both of the images H0 and R0,
Further, an image with reduced ghost and noise can be obtained. In this case, it is not necessary to perform the above-described phase correction on the image R0.

［発明の効果］ この発明のMRI装置によれば、ハイソー法によるイメ
ージに残っていたゴーストやノイズも除去され、高品質
のイメージを得られるようになる。[Effects of the Invention] According to the MRI apparatus of the present invention, ghosts and noise remaining in an image obtained by the high-saw method are also removed, and a high-quality image can be obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

第１図はこの発明のMRイメージングにおける画像処理方
法の第１実施例のフロー図、第２図は第１実施例の結果
として得られるローデータおよびイメージの概念図、第
３図はこの発明のMRイメージングにおける画像処理方法
の第２実施例のフロー図、第４図は第２実施例における
係数pm,qmの具体例の概念図、第５図は第２実施例の結
果として得られるイメージの概念図、第６図はこの発明
のMRイメージングにおける画像処理方法を実施するMRI
装置の一例のブロック図、第７図はハイソート法のフロ
ー図、第８図はハイソート法を概念的に示す説明図、第
９図はローソート法のフロー図、第10図はローソート法
を概念的に示す説明図である。 （符号の説明） １……MRI装置 ２……計算機 ３……シーケンスコントローラ ｄ……ハイソート法により得たローデータ do……奇数番目のビューを集めたローデータ de……偶数番目のビューを集めたローデータ A2……ハイソート法によるイメージ B1……ローデータdoから得たイメージ B2……ローデータdeから得たイメージ C1,C2……積のイメージ Em……重み付けして得られたイメージ Hj,Rj……イメージEm,Kmをフーリエ変換して得たイメー
ジ Ho,Ro……中央のイメージ。FIG. 1 is a flowchart of a first embodiment of an image processing method in MR imaging according to the present invention, FIG. 2 is a conceptual diagram of raw data and images obtained as a result of the first embodiment, and FIG. FIG. 4 is a flowchart of a second embodiment of an image processing method in MR imaging, FIG. 4 is a conceptual diagram of a specific example of coefficients pm and qm in the second embodiment, and FIG. 5 is an image obtained as a result of the second embodiment. FIG. 6 is a conceptual diagram, and FIG.
FIG. 7 is a block diagram of an example of the apparatus, FIG. 7 is a flowchart of the high-sort method, FIG. 8 is an explanatory diagram conceptually showing the high-sort method, FIG. 9 is a flowchart of the low-sort method, and FIG. FIG. (Explanation of reference numerals) 1... MRI apparatus 2... Calculator 3... Sequence controller d... Raw data obtained by the high-sort method do... Raw data A2 ... Image by high-sort method B1 ... Image obtained from raw data do B2 ... Image obtained from raw data de C1, C2 ... Image of product Em ... Image obtained by weighting Hj, Rj: Image obtained by Fourier transform of images Em, Km Ho, Ro ... Central image.

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項１】ハイソート法により目的FOVの２倍分以上
のビュー数のローデータを収集するローデータ収集手段
と、 前記ローデータより目的FOVのイメージ（Ａ）を再構成
する第１のイメージ生成手段と、 前記ローデータを位相エンコード量の順に並べたときの
奇数番目または偶数番目のローデータを取り出し、該ロ
ーデータより目的FOVのイメージ（Ｂ）を再構成する第
２のイメージ生成手段と、 前記第１のイメージ生成手段によるイメージ（Ａ）及び
前記第２のイメージ生成手段によるイメージ（Ｂ）に基
づいて新たなイメージ（Ｃ）を生成するイメージ生成手
段とを備えたことを特徴とするMRI装置。1. A raw data collecting means for collecting raw data of a view number more than twice the target FOV by a high sort method, and a first image generation for reconstructing an image (A) of the target FOV from the raw data Means for extracting odd-numbered or even-numbered raw data when the raw data are arranged in the order of the phase encoding amount, and reconstructing an image (B) of a target FOV from the raw data; An MRI comprising: an image generating unit that generates a new image (C) based on the image (A) by the first image generating unit and the image (B) by the second image generating unit. apparatus. 【請求項２】ハイソート法により目的FOVの２倍分以上
のビュー数のローデータを収集するローデータ収集手段
と、 前記ローデータより目的FOVのイメージ（Ａ）を再構成
する第１のイメージ生成手段と、 前記ローデータを位相エンコード量の順に並べたときの
奇数番目または偶数番目のローデータを取り出し、該ロ
ーデータより目的FOVのイメージ（Ｂ）を再構成する第
２のイメージ生成手段と、 前記第１のイメージ生成手段によるイメージ（Ａ）と前
記第２のイメージ生成手段によるイメージ（Ｂ）とか
ら、 Em＝pm・Ａ＋qm・Ｂ （ｍ＝1,2,…,N pm,qmは実数、 pmとpm−１は符号が反対、 qmとqm−１は符号が反対、 pm＋qm＝Ｗ（ｍ）で、Ｗ（ｍ）はそのフーリエ変換が中
央付近のみに値をもつ関数） よりＮ枚のイメージ（Em）を作成する重み付け手段と、 前記Ｎ枚のイメージ（Em）に対応するデータ間でフーリ
エ変換を行って複数のイメージ（Hj）を作成し、該複数
のイメージのうちの中央のイメージ（H0）を新たなイメ
ージとする中央イメージ生成手段とを備えたことを特徴
とするMRI装置。2. A raw data collecting means for collecting raw data of a view number more than twice the target FOV by a high sort method, and a first image generation for reconstructing an image (A) of the target FOV from the raw data Means for extracting odd-numbered or even-numbered raw data when the raw data are arranged in the order of the phase encoding amount, and reconstructing an image (B) of a target FOV from the raw data; From the image (A) by the first image generating means and the image (B) by the second image generating means, Em = pmA + qmB (m = 1,2, ..., Npm, qm are real numbers) , Pm and pm-1 have opposite signs, qm and qm-1 have opposite signs, pm + qm = W (m), and W (m) is a function whose Fourier transform has a value only near the center. Weighting means for creating an image (Em) A Fourier transform is performed between data corresponding to the N images (Em) to generate a plurality of images (Hj), and a central image (H0) of the plurality of images is set as a new image. An MRI apparatus comprising: an image generating unit.