JP4723519B2 - Mr画像生成方法およびmri装置 - Google Patents
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Description
つまり、従来の窓処理は、生成したい画像が血流画像である場合に最適化されておらず、血管の描出力を向上できるものではなかった。
そこで、本発明の目的は、生成したい画像が血流画像である場合に対して窓処理を最適化することによって血管の描出力を向上できるようにしたMR画像生成方法およびMRI装置を提供することにある。
上記構成において、k空間の中心位置の近傍域とは、k空間の中心位置から5〜20データ点くらいの範囲である。k空間の端の近傍域とは、k空間の端から5〜20データ点くらいの範囲である。
上記第1の観点によるMR画像生成方法では、k空間の中心位置とその近傍域で1より小さな値をとる窓関数を用いるため、k空間の中心位置近傍のMR信号が抑制される。ところが、組織部分のMR信号はk空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のMR信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のMR信号は大きく抑制されるが、血流部分のMR信号は比較的小さく抑制されることになる。従って、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、k空間の端とその近傍域で1より小さな値をとるため、従来と同様にMR信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
上記構成において、k空間の中心位置から値Cまで大きくなる領域は、k空間の中心位置から3〜15データ点くらいの範囲である。しばらくCのままになる領域は、20〜50データ点くらいの範囲である。Cから1になる領域は、3〜10データ点くらいの領域である、1より小さくなる領域は、k空間の端から5〜20データ点くらいの範囲である。
上記第2の観点によるMR画像生成方法では、窓関数が、k空間の中心位置とその近傍域で1より小さな値をとるため、k空間の中心位置近傍のMR信号が抑制される。ところが、組織部分のMR信号はk空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のMR信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のMR信号は大きく抑制されるが、血流部分のMR信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらくCのままになる」領域では、血流部分のMR信号の0次ピーク部分(中心位置に最大値を持つ山状部分)が保存または増幅される。次に、「1になる」領域では、血流部分のMR信号の1次以上のピーク部分(中心位置以外に最大値を持つ山状部分)が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、k空間の端とその近傍域で1より小さな値をとるため、従来と同様にMR信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
上記第3の観点によるMR画像生成方法では、ガウス関数exp{−|k|2/a2}を利用して、1より小さい値から値Cまで滑らかに値を大きくすることが出来る。
上記第4の観点によるMR画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数1/(1+exp{(|k|−R)/b})を利用して、1から1より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
上記第5の観点によるMR画像生成方法では、窓関数が、k空間の中心位置とその近傍域で1より小さな値をとるため、k空間の中心位置近傍のMR信号が抑制される。ところが、組織部分のMR信号はk空間の中心位置近傍に狭く分布しており、血流部分のMR信号は中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。このため、組織部分のMR信号は大きく抑制されるが、血流部分のMR信号は比較的小さく抑制される。次に、「しばらく1のままになる」領域では、血流部分のMR信号が保存される。かくして、相対的に血管の描出力を向上できるようになる。
なお、k空間の端とその近傍域で1より小さな値をとるため、従来と同様にMR信号の高周波部分を同心円状に抑制することも出来る。
上記第6の観点によるMR画像生成方法では、ガウス関数exp{−|k|2/a2}を利用して、1より小さい値から1まで滑らかに値を大きくすることが出来る。
上記第7の観点によるMR画像生成方法では、フェルミ−ディラック関数1/(1+exp{(|k|−R)/b})を利用して、1から1より小さい値まで滑らかに値を小さくすることが出来る。
上記第8の観点によるMR画像生成方法では、アンギオ画像の血管の描出力を向上できるようになる。
上記第9の観点によるMRI装置では、前記第1の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第10の観点によるMRI装置では、前記第2の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第11の観点によるMRI装置では、前記第3の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第12の観点によるMRI装置では、前記第4の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第13の観点によるMRI装置では、前記第5の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第14の観点によるMRI装置では、前記第6の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第15の観点によるMRI装置では、前記第7の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
上記第16の観点によるMRI装置では、前記第8の観点によるMR画像生成方法を好適に実施できる。
図1は、第1の実施形態にかかるMRI装置を示すブロック図である。
このMRI装置100において、マグネットアセンブリ1は、内部に被検体を挿入するためのボア(空間部分)を有し、このボアを取りまくようにして、勾配磁場を形成する勾配コイル(勾配コイルはX軸,Y軸,Z軸の各コイルを備えており、これらの組み合わせによりスライス軸,ワープ軸,リード軸が決まる)1Gと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのRFパルスを印加する送信コイル1Tと、被検体からのNMR信号を検出する受信コイル1Rと、静磁場を形成する静磁場電源2および静磁場コイル1Cとを具備して構成されている。
なお、静磁場電源2および静磁場コイル1C(超伝導磁石)の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
表示装置6は、MR画像を表示する。
ステップP1では、一つのスライスから収集したMRデータに対して窓処理を施す。
ここで、スライスとしては、256×256のFOV(Field Of View)の中央に円形の血管が存在し、その周囲をドーナツ形に脳実質が取り巻いているモデルを想定する。さらに、スライス中央軸上におけるMR信号強度が、図3に示すように、脳実質Gと血管Vの最大信号強度が等しいモデルを想定する。図3の横軸は画素点の番号を表している。
なお、スライス全面におけるMR信号強度は、図3の位置0を回転軸として図3の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
図4に示すように、MRデータが含む脳実質Gの周波数成分gは、中心位置で非常に高いピークを持ち、中心位置の近傍に狭く分布している。一方、MRデータが含む血管Vの周波数成分(血流の周波数成分)vは、中心位置で比較的低いピークを持ち、中心位置近傍だけではなく高周波領域にも広く分布している。
なお、k空間全面に対するMR信号の周波数成分分布は、図4の中心位置を回転軸として図4の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
この窓関数f(k)は、k空間の中心位置で値0.5をとり、中心位置を離れるに従って、まず値1.2まで大きくなり、しばらく値1.2のままになり、次いで値1になり、k空間の端近傍から端になるに従って値0.5まで小さくなる。
そして、値が0.5から1.2まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、a,A,Cを定数、kを中心位置からの距離とするとき、
f(k)=C(1−A・exp{−|k|2/a2})
で表される。図5では、C=1.2、A=0.6、a=5になっている。
また、値が1から0.5まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、b,Rを定数、kを中心位置からの距離とするとき、
f(k)=1/(1+exp{(|k|−R)/b})
で表される。図5では、R=128、b=3になっている。
なお、k空間全面に対する窓関数f(k)は、図5の中心位置を回転軸として図5の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
脳実質Gの周波数成分gは、元の1/2程度に大きく抑制されている。
一方、血管Vの周波数成分vの0次ピーク部分は、中心位置では抑制されているが、中心位置の近傍では増幅されている。また、1次以上のピーク部分は、元のまま保存されている。
なお、k空間全面に対するMR信号の周波数成分は、図6の中心位置を回転軸として図6の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
図7は、FFT処理後のスライス中央軸上におけるMR信号強度を示している。
脳実質Gの信号は大きく抑制されているが、血管Vの信号は元に近い状態にある。
なお、スライス全面におけるMR信号強度は、図7の位置0を回転軸として図7の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
以上の結果、相対的に血管Vの描出力を向上できるようになる。
第2の実施形態では、図8に示す如き窓関数を用いて窓処理する。
図8の窓関数f(k)は、k空間の中心位置で値0.5をとり、中心位置を離れるに従って値1まで大きくなり、しばらく値1のままになり、k空間の端近傍から端になるに従って値0.5まで小さくなる。
そして、値が0.5から1まで大きくなる領域では、窓関数f(k)は、a,Aを定数、kを中心位置からの距離とするとき、
f(k)=1−A・exp{−|k|2/a2}
で表される。
また、値が1から0.5まで小さくなる領域では、窓関数f(k)は、b,Rを定数、kを中心位置からの距離とするとき、
f(k)=1/(1+exp{(|k|−R)/b})
で表される。
なお、k空間全面に対する窓関数f(k)は、図8の中心位置を回転軸として図8の曲線を軸回転させた如き曲面となる。
第3の実施形態では、血管Vの描出力を向上した3次元MR画像を生成する。
ステップQ1では、前述の実施形態のようにMR画像を生成することを連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスについて繰り返す。
ステップQ2では、連続的に厚さ方向に並ぶ複数のスライスのMR画像から3次元データを作成する。
ステップQ3では、3次元データに対してMIP(Maxmum Intensity Projection)処理を行って3次元MR画像を生成する。
上述の関数以外の関数の組み合わせによって窓関数を作成し、窓処理に用いてもよい。
100 MRI装置
Claims (6)
- k空間の中心位置とその近傍域とでなる第1の領域及びk空間の端とその近傍域とでなる第2の領域において1より小さな値をとり、
前記第1の領域と前記第2の領域との間にある第3の領域において1以上の値をとる窓関数を用いてMR信号を窓処理し、
窓処理したMR信号にフーリエ変換処理を施してMR画像を得ることを特徴とするMR画像生成方法。 - k空間の中心位置で1より小さい値をとり、
中心位置を離れるに従って、まず1まで大きくなり、しばらく1のままになり、k空間の端近傍から端になるに従って1より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてMR信号を窓処理し、
窓処理したMR信号にフーリエ変換処理を施してMR画像を得ることを特徴とするMR画像生成方法。 - 連続的に並ぶ複数のスライスについて請求項1又は請求項2に記載のMR画像生成方法によりMR画像を生成し、
それらMR画像から3次元データを作成し、
前記3次元データに対してMIP処理を行って投影画像を生成することを特徴とするMR画像生成方法。 - MR信号を得るMR信号取得手段と、
k空間の中心位置とその近傍域とでなる第1の領域及びk空間の端とその近傍域とでなる第2の領域において1より小さな値をとり、前記第1の領域と前記第2の領域との間にある第3の領域において1以上の値をとる窓関数を用いてMR信号を窓処理する窓処理手段と、
窓処理したMR信号をフーリエ変換処理してMR画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするMRI装置。 - MR信号を得るMR信号取得手段と、
k空間の中心位置で1より小さい値をとり、中心位置を離れるに従って、まず1まで大きくなり、しばらく1のままになり、k空間の端近傍から端になるに従って1より小さい値まで小さくなる窓関数を用いてMR信号を窓処理する窓処理手段と、
窓処理したMR信号をフーリエ変換処理してMR画像を得るフーリエ変換処理手段とを具備したことを特徴とするMRI装置。 - 請求項4又は請求項5に記載のMRI装置において、
連続的に並ぶ複数のスライスについて生成したMR画像から3次元データを作成する3次元データ作成手段と、
前記3次元データに対してMIP処理を行って投影画像を生成するMIP処理手段とを具備したことを特徴とするMRI装置。
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