JP4037385B2 - 画像生成方法およびｍｒｉ装置 - Google Patents
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Description
本発明は、画像生成方法およびＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）装置に関し、さらに詳しくは、ｎ（≧２）個のコイルで得た各データを基に画質の良いＭＲ画像を生成しうる画像生成方法およびＭＲＩ装置に関する。
従来、フェーズドアレイコイルの各コイルで得た各データを基にサム・オブ・スクエア（sum of square）法により１つのＭＲ画像を生成していたが、各コイルの感度ムラのために良好な画質が得られない。そこで、均一な感度を持つボディコイルでデータを得てレファレンス画像を作成し、このレファレンス画像を用いて各コイルの感度補正を行う方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
また、ｎ個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
米国特許第４８１２７５３号明細書
Pruessmann KP, et al. Magn Reson Med 1999；952-962
また、ｎ個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
上記ボディコイルを用いて得たデータから生成したレファレンス画像により感度補正を行う従来方法では、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とは別にボディコイルによるデータ収集が必要になる問題点がある。また、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とボディコイルによるデータ収集の間に患者が動いてしまうと、アーチファクトが発生する問題がある。
また、ｎ個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する公知方法では、各コイルの感度マップが必要になるが、この感度マップを作成するために、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とは別にボディコイルによるデータ収集が必要になる問題点があった。また、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とボディコイルによるデータ収集の間に患者が動いてしまうと、アーチファクトが発生する問題がある。
そこで、本発明の目的は、ｎ個のコイルで得た各データを基に画質の良いＭＲ画像を生成しうる画像生成方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
また、ｎ個のコイルで得た各データと各コイルの感度マップとから画像を生成する公知方法では、各コイルの感度マップが必要になるが、この感度マップを作成するために、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とは別にボディコイルによるデータ収集が必要になる問題点があった。また、フェーズドアレイコイルによるデータ収集とボディコイルによるデータ収集の間に患者が動いてしまうと、アーチファクトが発生する問題がある。
そこで、本発明の目的は、ｎ個のコイルで得た各データを基に画質の良いＭＲ画像を生成しうる画像生成方法およびＭＲＩ装置を提供することにある。
第１の観点では、本発明は、ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成し、各画像の強度と位相とを補正した後、画像を加算して一つの合成画像を生成することを特徴とする画像生成方法を提供する。
上記第１の観点による画像生成方法では、ｎ個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
上記第１の観点による画像生成方法では、ｎ個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
第２の観点では、本発明は、ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成し、各画像の強度と位相とを補正した後、画像を加算して一つの合成画像を生成し、前記合成画像と各画像とにより各コイルの感度マップを作成し、各データと各感度マップとから一つの画像を生成することを特徴とする画像生成方法を提供する。
上記第２の観点による画像生成方法では、ｎ個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の合成画像が得られ、この合成画像と各画像とにより各コイルの感度マップを作成でき、さらに各データと各感度マップとから一つの画像を生成するため、画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
上記第２の観点による画像生成方法では、ｎ個のコイルで得た各データから生成した各画像の強度と位相とを補正して加算するため、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の合成画像が得られ、この合成画像と各画像とにより各コイルの感度マップを作成でき、さらに各データと各感度マップとから一つの画像を生成するため、画質の良い画像が得られる。そして、均一度の高い一つの大きなコイルでデータを得る必要がなくなる。
第３の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、ｎ個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、各低解像度画像の強度と位相とを補正した後、画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、前記合成低解像度画像と各低解像度画像とにより各コイルの感度マップを作成することを特徴とする画像生成方法を提供する。
上記第３の観点による画像生成方法では、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同様に感度ムラを抑制できるのに加えて、各データの低周波領域の部分データを基に各コイルの感度マップを作成するため、高周波ノイズの影響を除去でき、ｎ個のコイルで得た各データと同様の高いＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）が得られる。
上記第３の観点による画像生成方法では、均一度の高い一つの大きなコイルで得たデータから生成した画像と同様に感度ムラを抑制できるのに加えて、各データの低周波領域の部分データを基に各コイルの感度マップを作成するため、高周波ノイズの影響を除去でき、ｎ個のコイルで得た各データと同様の高いＳＮＲ（Signal to Noise Ratio）が得られる。
第４の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、ｎ個のコイルの各受信端に当たる部分にテスト信号を入力し、得られた各テストデータから各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを求めて記憶しておき、それらを用いて各画像の強度と位相とを補正することを特徴とする画像生成方法を提供する。
上記第４の観点による画像生成方法では、各コイルの受信端からデータサンプリング端までのケーブル，前置増幅器，レシーバ等による位相変動と信号強度変動を実測し、位相シフト量と強度補正係数とを求めて予め記憶しておき、それらを用いて実際の撮影時に各画像の強度と位相とを補正するので、実際の撮影時における処理が簡単になる。
上記第４の観点による画像生成方法では、各コイルの受信端からデータサンプリング端までのケーブル，前置増幅器，レシーバ等による位相変動と信号強度変動を実測し、位相シフト量と強度補正係数とを求めて予め記憶しておき、それらを用いて実際の撮影時に各画像の強度と位相とを補正するので、実際の撮影時における処理が簡単になる。
第５の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、第１コイルと第ｋ（＝２，…，ｎ）コイルから等距離にある撮影対象に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較して第ｋコイルに対応する強度補正係数と位相シフト量とを求め、それらを用いて各低解像度画像の強度と位相とを補正することを特徴とする画像生成方法を提供する。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある撮影対象に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、強度が同一で、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第５の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較することにより、位相シフト量と強度補正係数とを求めることが出来る。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある撮影対象に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、強度が同一で、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第５の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較することにより、位相シフト量と強度補正係数とを求めることが出来る。
第６の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の大きさの比から強度補正係数を求めることを特徴とする画像生成方法を提供する。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある信号源に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、強度が同一である。
そこで、上記第６の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の大きさを比較することにより、強度補正係数を求めることが出来る。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある信号源に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、強度が同一である。
そこで、上記第６の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の大きさを比較することにより、強度補正係数を求めることが出来る。
第７の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の一方の位相をシフトしながら両信号を加算して、値が最大になるシフト量を位相シフト量とすることを特徴とする画像生成方法を提供する。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある信号源に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第７の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較することにより、位相シフト量を求めることが出来る。
第１コイルと第ｋコイルから等距離にある信号源に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とは、理論上、位相が一定の関係にある。
そこで、上記第７の観点による画像生成方法では、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較することにより、位相シフト量を求めることが出来る。
第８の観点では、本発明は、上記構成の画像生成方法において、各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とする画像生成方法を提供する。
同一信号源に対する各コイルのデータは、各コイルの配置に応じて、強度と位相が一定の関係にある。
そこで、上記第８の観点による画像生成方法では、各コイルの配置に応じた相対強度と相対位相で決まる重みを乗じて前記画像の加算を行う。
同一信号源に対する各コイルのデータは、各コイルの配置に応じて、強度と位相が一定の関係にある。
そこで、上記第８の観点による画像生成方法では、各コイルの配置に応じた相対強度と相対位相で決まる重みを乗じて前記画像の加算を行う。
第９の観点では、本発明は、ｎ（≧２）個のコイルと、前記ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成する画像再構成手段と、前記各画像の強度と位相とを補正する補正手段と、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する合成画像生成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第９の観点によるＭＲＩ装置では、上記第１の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
上記第９の観点によるＭＲＩ装置では、上記第１の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１０の観点では、本発明は、ｎ（≧２）個のコイルと、前記ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成する画像再構成手段と、前記各画像の強度と位相とを補正する補正手段と、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する合成画像生成手段と、前記合成画像と各画像とにより各コイルの感度マップを作成する感度マップ作成手段と、各データと各感度マップとから一つの画像を生成する画像生成手段とを具備したことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１０の観点によるＭＲＩ装置では、上記第２の観点による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、上記第２の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１１の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記画像再構成手段は、ｎ個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、前記補正手段は、各低解像度画像の強度と位相とを補正し、前記合成画像生成手段は、補正後の画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、前記感度マップ作成手段は、前記合成低解像度画像と各低解像度画像とにより各コイルの感度マップを作成することを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１１の観点によるＭＲＩ装置では、上記第３の観点による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、上記第３の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１２の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、予め求めた各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを記憶しておく補正量記憶手段を具備し、前記補正手段は、記憶しておいた位相シフト量と強度補正係数とを用いて各画像の強度と位相とを補正することを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１２の観点によるＭＲＩ装置では、上記第４の観点による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、上記第４の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１３の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、第１コイルと第ｋ（＝２，…，ｎ）コイルから等距離にある撮影対象に対応する第１低解像度画像のピクセル群の第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ低解像度画像のピクセル群の第ｋ合成信号Ｐ(k)とを比較して第ｋコイルに対応する強度補正係数と位相シフト量とを取得する補正量取得手段を具備し、前記補正手段は、取得した位相シフト量と強度補正係数とを用いて各画像の強度と位相とを補正することを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１３の観点によるＭＲＩ装置では、上記第５の観点による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、上記第５の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１４の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記補正量取得手段は、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の大きさの比から強度補正係数を求めることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１４の観点によるＭＲＩ装置では、上記第６の観点による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、上記第６の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１５の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記補正量取得手段は、第１合成信号Ｐ(1)と第ｋ合成信号Ｐ(k)の一方の位相をシフトしながら両信号を加算して、値が最大になるシフト量を位相シフト量とすることを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１５の観点によるＭＲＩ装置では、上記第７の観点による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、上記第７の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
第１６の観点では、本発明は、上記構成のＭＲＩ装置において、前記合成画像生成手段は、各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とするＭＲＩ装置を提供する。
上記第１６の観点によるＭＲＩ装置では、上記第８の観点による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、上記第８の観点による画像生成方法を好適に実施できる。
本発明の画像生成方法およびＭＲＩ装置によれば、従来のサム・オブ・スクエア法に比べ、均一度の高い画像を生成することが出来る。また、ボディコイルを用いたデータの収集が不要になる。この結果、スキャン時間を短縮できる。また、患者の動きによるアーチファクトにも強くなる。さらに、大きなコイルの感度を模倣することに基づいて各コイルの感度補正が行われるので、画像処理による画像補正のように病変部まで補正されてしまうことがない。
以下、図に示す実施例により本発明をさらに詳しく説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
図１は、実施例１にかかるＭＲＩ装置１００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１０１は、内部に被検体を挿入するための空間部分（ボア）を有し、この空間部分を取りまくようにして、被検体に一定の静磁場を印加する静磁場コイル１０１Ｃと、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の勾配磁場を発生するための勾配コイル１０１Ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを与える送信コイル１０１Ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を受信するためのｎチャンネルの受信コイル１０１(1)，１０１(2)，…，１０１(ｎ)とが配置されている。
なお、の勾配コイル１０１ＧのＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の組み合わせによりスライス軸，位相エンコード軸，リード軸が形成される。
静磁場コイル１０１Ｃ，勾配コイル１０１Ｇ，送信コイル１０１Ｔは、それぞれ静磁場電源１０２，勾配コイル駆動回路１０３，ＲＦ電力増幅器１０４に接続されている。また、受信コイル１０１(1)，１０１(2)，…，１０１(ｎ)は、それぞれ前置増幅器１０５(1)，１０５(2)，…，１０５(n)に接続されている。
なお、静磁場コイル１０１Ｃの代わりに永久磁石を用いてもよい。
このＭＲＩ装置１００において、マグネットアセンブリ１０１は、内部に被検体を挿入するための空間部分（ボア）を有し、この空間部分を取りまくようにして、被検体に一定の静磁場を印加する静磁場コイル１０１Ｃと、Ｘ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の勾配磁場を発生するための勾配コイル１０１Ｇと、被検体内の原子核のスピンを励起するためのＲＦパルスを与える送信コイル１０１Ｔと、被検体からのＮＭＲ信号を受信するためのｎチャンネルの受信コイル１０１(1)，１０１(2)，…，１０１(ｎ)とが配置されている。
なお、の勾配コイル１０１ＧのＸ軸，Ｙ軸，Ｚ軸の組み合わせによりスライス軸，位相エンコード軸，リード軸が形成される。
静磁場コイル１０１Ｃ，勾配コイル１０１Ｇ，送信コイル１０１Ｔは、それぞれ静磁場電源１０２，勾配コイル駆動回路１０３，ＲＦ電力増幅器１０４に接続されている。また、受信コイル１０１(1)，１０１(2)，…，１０１(ｎ)は、それぞれ前置増幅器１０５(1)，１０５(2)，…，１０５(n)に接続されている。
なお、静磁場コイル１０１Ｃの代わりに永久磁石を用いてもよい。
シーケンス記憶回路１０８は、計算機１０７からの指令に従い、記憶しているパルスシーケンスに基づいて勾配コイル駆動回路１０３を操作し、勾配コイル１０１Ｇから勾配磁場を発生させると共に、ゲート変調回路１０９を操作し、ＲＦ発振回路１１０の搬送波出力信号を所定タイミング・所定包絡線形状・所定位相のパルス状信号に変調し、それをＲＦパルスとしてＲＦ電力増幅器１０４に加え、ＲＦ電力増幅器１０４でパワー増幅した後、送信コイル１０１Ｔに印加する。
セレクタ１１１は、受信コイル１０１(1)，１０１(2)，…，１０１(n)で受信され前置増幅器１０５(1)，１０５(2)，…，１０５(n)で増幅されたＮＭＲ信号をｍ個のレシーバ１１２(1)，１１２(2)，…，１１２(m)に伝達する。これは、受信コイル１０１とレシーバ１１２の関係を可変にするためである。
レシーバ１１２は、ＮＭＲ信号をデジタル信号に変換し、計算機１０７に入力する。
計算機１０７は、レシーバ１１２からデジタル信号を読み込み、処理を施して、ＭＲ画像を生成する。また、計算機１０７は、操作卓１１３から入力された情報を受け取るなどの全体的な制御を受け持つ。
表示装置１０６は、画像やメッセージを表示する。
表示装置１０６は、画像やメッセージを表示する。
図２は、同一形状のコイル(1)，１０１(2)，…，１０１(n)を平面上に配置してなるフェーズドアレイコイルの平面図である。
図３は、次に説明する処理によって模倣された一つの大きなコイルの概念図である。
図３は、次に説明する処理によって模倣された一つの大きなコイルの概念図である。
図４は、実施例１に係る校正処理を示すフロー図である。
ステップＳ１では、操作者は、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)の受信端（コイルとケーブルの接続点）に微小なテスト信号を同相同振幅で入力する。そして、計算機１０７で、第１信号Ｐ(1)，第２信号Ｐ(2)，…，第ｎ信号Ｐ(n)のデータを読み込む。
ステップＳ１では、操作者は、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)の受信端（コイルとケーブルの接続点）に微小なテスト信号を同相同振幅で入力する。そして、計算機１０７で、第１信号Ｐ(1)，第２信号Ｐ(2)，…，第ｎ信号Ｐ(n)のデータを読み込む。
ステップＳ２では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＳ３では、第ｋ信号Ｐ(k)の位相φを単位シフト量（例えば１０゜）ずつ変化させながら第ｋ信号Ｐ(k)と第１信号Ｐ(1)とを加算して、値Ｈが最大になる位相シフト量を第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)＋Ｐ(k)・exp{i・φ)}
Ｈmax＝Ｐ(1)＋Ｐ(k)・exp{i・φ(k))}
Ｈ＝Ｐ(1)＋Ｐ(k)・exp{i・φ)}
Ｈmax＝Ｐ(1)＋Ｐ(k)・exp{i・φ(k))}
ステップＳ４では、第１信号Ｐ(1)と位相補正した第ｋ信号Ｐ(k)の振幅比を第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とする。
Ｉ(k)＝Ｐ(1)／〔Ｐ(k)・exp{i・φ(k)}〕
Ｉ(k)＝Ｐ(1)／〔Ｐ(k)・exp{i・φ(k)}〕
ステップＳ５では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＳ６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＳ３に戻り、ｋ＞ｎなら処理を終了する。
ステップＳ６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＳ３に戻り、ｋ＞ｎなら処理を終了する。
実施例１の校正処理により、位相シフト量φ(k)と強度補正係数Ｉ(k)とが計算機１０７に記憶される。
図５は、実施例１に係る撮影・画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＴ１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から第１画像Ｄ(1)，第２画像Ｄ(2)，…，第ｎ画像Ｄ(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から第１画像Ｄ(1)，第２画像Ｄ(2)，…，第ｎ画像Ｄ(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ３では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＴ４では、第ｋ位相シフト量φ(k)と第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とを用いて第ｋ画像Ｄ(k)の各ピクセル値を位相・振幅補正して、第ｋ補正画像Ｃ(k)を得る。
Ｃ(k)＝Ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
Ｃ(k)＝Ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ステップＴ５では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＴ６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ４に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ７へ進む。
ステップＴ６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ４に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ７へ進む。
ステップＴ７では、第１画像Ｄ(1)および全ての補正画像を加算し、合成画像Ｉｍを求める。
Ｉｍ＝Σ{Ｃ(k)}
但し、Ｃ(1)＝Ｄ(1)とする。
そして、処理を終了する。
Ｉｍ＝Σ{Ｃ(k)}
但し、Ｃ(1)＝Ｄ(1)とする。
そして、処理を終了する。
実施例１の撮影・画像生成処理により、図３に示す大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の均一度を持つ画像を生成することが出来る。
図６は、実施例２に係る撮影・画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ１２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)のｋ＝０近傍（例えば２５６×２５６の解像度の場合はｋ＝０付近の３２ライン分程度）の部分データから第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第ｎ低解像度画像ｄ(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ１３では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＴ１４では、第ｋ位相シフト量φ(k)と第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とを用いて第ｋ低解像度画像ｄ(k)の各ピクセル値を位相・振幅補正して、第ｋ補正低解像度画像ｃ(k)を得る。
ｃ(k)＝ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ｃ(k)＝ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ステップＴ１５では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＴ１６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ１４に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ１７へ進む。
ステップＴ１６では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ１４に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ１７へ進む。
ステップＴ１７では、第１低解像度画像ｄ(1)および全ての補正低解像度画像を加算し、合成低解像度画像Ｉｎを求める。
Ｉｎ＝Σ{ｃ(k)}
但し、ｃ(1)＝ｄ(1)とする。
Ｉｎ＝Σ{ｃ(k)}
但し、ｃ(1)＝ｄ(1)とする。
ステップＴ１８では、合成低解像度画像Ｉｎをレファレンス画像として、第１低解像度画像ｄ(1)〜第ｎ低解像度画像ｄ(n)から各コイルの感度マップを作成する。例えば、合成低解像度画像Ｉｎの各ピクセルの大きさで第１低解像度画像ｄ(1)〜第ｎ低解像度画像ｄ(n)の各ピクセル値を割った画像を感度マップとしたり、割った画像にスムージング処理を施してノイズ除去した画像を感度マップとする。
ステップＴ１９では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)の感度マップと第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から画像を生成する。この画像の生成は、Pruessmann KP, et al. Magn Reson Med 1999；952-962 に開示の次式を利用して行うことが出来る。
（ＳＨΨ−１Ｓ）−１ＳＨΨ−１Ａ
ここで、Ｓは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Ａは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
（ＳＨΨ−１Ｓ）−１ＳＨΨ−１Ａ
ここで、Ｓは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Ａは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
実施例２の撮影・画像生成処理により、図３に示す大きなコイルで得たデータから生成した画像と同等の均一度を持ち且つフェーズドアレイコイルの利点である高いＳＮＲを持つ画像を生成することが出来る。
なお、次のように変形してもよい。
（１）ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)でレファレンス・スキャン（例えば３２×３２の画像のスキャン）してｋ空間のレファレンス用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得ると共に位相エンコードステップを間引いて本スキャン（例えば２５６×２５６の画像のスキャン）してｋ空間のイメージング用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得る。
（２）ステップＴ１２では、レファレンス用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)をそのまま用いる。
（３）ステップＴ１９では、各コイルの感度マップと共にイメージング用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を用い、ＳＥＮＳＥ（Sensitivity Encoding）アルゴリズムにより画像を生成する。
あるいは、次のように変形してもよい。
（１）ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)でｋ＝０の近傍領域だけは位相エンコードステップを間引かず、それ以外の領域は位相エンコードステップを間引いて撮影してｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得る。
（２）ステップＴ１９では、各コイルの感度マップと共に第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)からｋ＝０の近傍領域の位相エンコードステップも間引いたデータを用いて、ＳＥＮＳＥアルゴリズムにより画像を生成する。
（１）ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)でレファレンス・スキャン（例えば３２×３２の画像のスキャン）してｋ空間のレファレンス用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得ると共に位相エンコードステップを間引いて本スキャン（例えば２５６×２５６の画像のスキャン）してｋ空間のイメージング用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得る。
（２）ステップＴ１２では、レファレンス用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)をそのまま用いる。
（３）ステップＴ１９では、各コイルの感度マップと共にイメージング用の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を用い、ＳＥＮＳＥ（Sensitivity Encoding）アルゴリズムにより画像を生成する。
あるいは、次のように変形してもよい。
（１）ステップＴ１１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)でｋ＝０の近傍領域だけは位相エンコードステップを間引かず、それ以外の領域は位相エンコードステップを間引いて撮影してｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を得る。
（２）ステップＴ１９では、各コイルの感度マップと共に第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)からｋ＝０の近傍領域の位相エンコードステップも間引いたデータを用いて、ＳＥＮＳＥアルゴリズムにより画像を生成する。
図７は、実施例３に係る校正処理を示すフロー図である。
ステップＳ１１では、操作者は、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)とファントムを位置決めして撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＳ１２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)のｋ＝０近傍（例えば２５６×２５６の解像度の場合はｋ＝０付近の３２ライン分程度）の部分データから第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第ｎ低解像度画像ｄ(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＳ１１では、操作者は、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)とファントムを位置決めして撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)を計算機１０７に読み込む。
ステップＳ１２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)のｋ＝０近傍（例えば２５６×２５６の解像度の場合はｋ＝０付近の３２ライン分程度）の部分データから第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第ｎ低解像度画像ｄ(n)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＳ１３では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＳ１４では、図８にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)と第ｋコイル１０１(k)の中心から等距離にあるファントム部分Ｆに対応する第１低解像度画像ｄ(1)のピクセル群（例えば２５６×２５６の解像度の場合は３０×３０ピクセル程度）の合成信号（各ピクセルのベクトルを加算したベクトル）をＰ(1)とする。
ステップＳ１５では、図８にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)と第ｋコイル１０１(k)の中心から等距離にあるファントム部分Ｆに対応する第ｋ低解像度画像ｄ(k)のピクセル群の合成信号をＰ(k)とする。
ステップＳ１５では、図８にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)と第ｋコイル１０１(k)の中心から等距離にあるファントム部分Ｆに対応する第ｋ低解像度画像ｄ(k)のピクセル群の合成信号をＰ(k)とする。
ステップＳ１６では、合成信号Ｐ(1)と合成信号Ｐ(k)の大きさの比を第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とする。
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
さて、第１コイル１０１(1)の合成信号Ｐ(1)と第ｋコイル１０１(k)の合成信号Ｐ(k)の間には、次の３つの要因による位相差がある。
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図８にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＳ１７では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図８にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＳ１７では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
ステップＳ１８では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＳ１９では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＳ１４に戻り、ｋ＞ｎなら処理を終了する。
ステップＳ１９では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＳ１４に戻り、ｋ＞ｎなら処理を終了する。
実施例３の校正処理により、位相シフト量φ(k)と強度補正係数Ｉ(k)とが計算機１０７に記憶される。
なお、上記ステップＳ１３〜Ｓ１９では、第１コイル１０１(1)と第ｋコイル１０１(k)とを比べて第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めたが、相互に隣接するコイル同士を比べて隣接コイル間の相対強度補正係数と相対位相シフト量とを求め、それら相対強度補正係数と相対位相シフト量とから第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めてもよい。
図９は、同一形状のコイル(1)，１０１(2)，…，１０１(8)を円筒上に等角度に配置してなるフェーズドアレイコイルの斜視図である。
図１０は、各コイル(1)，１０１(2)，…，１０１(8)を示す斜視図である。
なお、各コイル(1)，１０１(2)，…，１０１(8)の受信端の接地位置は、回転対称になっている。
図１１は、次に説明する処理によって模倣された一つのバードケージコイルの概念図である。
図１０は、各コイル(1)，１０１(2)，…，１０１(8)を示す斜視図である。
なお、各コイル(1)，１０１(2)，…，１０１(8)の受信端の接地位置は、回転対称になっている。
図１１は、次に説明する処理によって模倣された一つのバードケージコイルの概念図である。
図１２は、実施例４に係る撮影・画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＴ２１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第８コイル１０１(8)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第８データＫ(8)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第８コイル１０１(8)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第８データＫ(8)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から第１画像Ｄ(1)，第２画像Ｄ(2)，…，第８画像Ｄ(8)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ２３では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)のｋ＝０近傍（例えば２５６×２５６の解像度の場合はｋ＝０付近の３２ライン分程度）の部分データから第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第８低解像度画像ｄ(8)を再構成する。これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
なお、ｋ＝０近傍の部分データを用いた方がノイズの影響に強いが、全データを用いて第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第８低解像度画像ｄ(8)を再構成してもよい。
なお、ｋ＝０近傍の部分データを用いた方がノイズの影響に強いが、全データを用いて第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第８低解像度画像ｄ(8)を再構成してもよい。
ステップＴ２４では、図１３にｋ＝２の場合を示すように円筒中心部分（つまり、各コイルの中心から等距離にある部分）Ｆ’に対応する第１低解像度画像ｄ(1)のピクセル群（例えば２５６×２５６の解像度の場合は３０×３０ピクセル程度）の合成信号（各ピクセルのベクトルを加算したベクトル）をＰ(1)とする。
ステップＴ２５では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＴ２６では、図１３にｋ＝２の場合を示すように円筒中心部分Ｆ’に対応する第ｋ低解像度画像ｄ(k)のピクセル群の合成信号をＰ(k)とする。
ステップＴ２７では、合成信号Ｐ(1)と合成信号Ｐ(k)の大きさの比を強度補正係数Ｉ(k)とする。
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
さて、第１コイル１０１(1)の合成信号Ｐ(1)と第ｋコイル１０１(k)の合成信号Ｐ(k)の間には、次の３つの要因による位相差がある。
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図１３にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＴ２８では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφｇの値が判る場合には（例えば図１３ではφｇ＝２２.５゜と判る）、その値を採用すれば良く、φｇを変化させる必要はない。
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図１３にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＴ２８では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφｇの値が判る場合には（例えば図１３ではφｇ＝２２.５゜と判る）、その値を採用すれば良く、φｇを変化させる必要はない。
ステップＴ２９では、第ｋ位相シフト量φ(k)と第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とを用いて第ｋ画像Ｄ(k)の各ピクセル値を位相・振幅補正して、第ｋ補正画像Ｃ(k)を得る。
Ｃ(k)＝Ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
Ｃ(k)＝Ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ステップＴ３０では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＴ３１では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ２６に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ３２へ進む。
ステップＴ３１では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ２６に戻り、ｋ＞ｎならステップＴ３２へ進む。
ステップＴ３２では、バードケージコイルのＭ１モードはエンドリング上に１周期の定在波がたったものであるから、次式のように第１画像Ｄ(1)および全ての補正画像を加算（クアドラチャ合成）し、合成画像Ｉｍを求める。
Ｉm＝Σ{cos((k-1)2π/8)・C(k)＋cos((k-1)2π/8+π/2)・C(k)・exp(-i・π/2)}
但し、Ｃ(1)＝Ｄ(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第１コイル１０１(1)〜第８コイル１０１(8)を見た角度であり、円筒の中心から第１コイル１０１(1)を見た角度を基準としている。
上式の第１項はクアドラチャ受信のＩチャンネルに相当し、第２項はＱチャンネルに相当する。
そして、処理を終了する。
Ｉm＝Σ{cos((k-1)2π/8)・C(k)＋cos((k-1)2π/8+π/2)・C(k)・exp(-i・π/2)}
但し、Ｃ(1)＝Ｄ(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第１コイル１０１(1)〜第８コイル１０１(8)を見た角度であり、円筒の中心から第１コイル１０１(1)を見た角度を基準としている。
上式の第１項はクアドラチャ受信のＩチャンネルに相当し、第２項はＱチャンネルに相当する。
そして、処理を終了する。
実施例４の撮影・画像生成処理により、図１１に示すバードケージコイルで得たデータから生成した画像と同等の均一度を持つ画像を生成することが出来る。
なお、上記ステップＴ２５〜Ｔ３１では、第１コイル１０１(1)と第ｋコイル１０１(k)とを比べて第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めたが、相互に隣接するコイル同士を比べて隣接コイル間の相対強度補正係数と相対位相シフト量とを求め、それら相対強度補正係数と相対位相シフト量とから第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めてもよい。
実施例５のコイルは、実施例４と同じとする。
図１４，図１５は、実施例５に係る撮影・画像生成処理を示すフロー図である。
ステップＴ２１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第８コイル１０１(8)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第８データＫ(8)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２１では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第８コイル１０１(8)により被検体を撮影して、ｋ空間の第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第８データＫ(8)を計算機１０７に読み込む。
ステップＴ２２では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から第１画像Ｄ(1)，第２画像Ｄ(2)，…，第８画像Ｄ(8)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ２３では、第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)のｋ＝０近傍（例えば２５６×２５６の解像度の場合はｋ＝０付近の３２ライン分程度）の部分データから第１低解像度画像ｄ(1)，第２低解像度画像ｄ(2)，…，第８低解像度画像ｄ(8)を再構成する。なお、これらの画像は複素画像であり、ピクセル値はベクトルであって位相と大きさをもっている。
ステップＴ２４では、図１３にｋ＝２の場合を示すように円筒中心部分（つまり、各コイルの中心から等距離にある部分）Ｆ’に対応する第１低解像度画像ｄ(1)のピクセル群（例えば２５６×２５６の解像度の場合は３０×３０ピクセル程度）の合成信号（各ピクセルのベクトルを加算したベクトル）をＰ(1)とする。
ステップＴ２５では、コイル番号カウンタｋ＝２に初期設定する。
ステップＴ２６では、図１３にｋ＝２の場合を示すように円筒中心部分Ｆ’に対応する第ｋ低解像度画像ｄ(k)のピクセル群の合成信号をＰ(k)とする。
ステップＴ２７では、合成信号Ｐ(1)と合成信号Ｐ(k)の大きさの比を強度補正係数Ｉ(k)とする。
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
Ｉ(k)＝｜Ｐ(1)｜／｜Ｐ(k)｜
さて、第１コイル１０１(1)の合成信号Ｐ(1)と第ｋコイル１０１(k)の合成信号Ｐ(k)の間には、次の３つの要因による位相差がある。
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図１３にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＴ２８では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφｇの値が判る場合には（例えば図１３ではφｇ＝２２.５゜と判る）、その値を採用すれば良く、φｇを変化させる必要はない。
（ｉ）第１コイル(1)の受信端からレシーバ１１２(1)までの伝送路と第ｋコイル(k)の受信端からレシーバ１１２(k)までの伝送路が違うことによる位相差
（ii）ＮＭＲ信号が回転磁場であり且つ第１コイル(1)と第ｋコイル(k)の位置が違うことによる位相差
（iii）図１３にｋ＝２の場合を示すように第１コイル(1)の感度ベクトルＶ(1)と第ｋコイル１０１(k)の感度ベクトルＶ(k)の方向が違うことによる位相差
大きなコイルを模倣するためには、各コイルの電流の時間軸を合わせる必要がある。つまり、上記（ｉ）（ii）の位相差をなくすと共に上記（iii）の位相差を保つように位相補正する必要がある。
そこで、ステップＴ２８では、上記（ｉ）（ii）を合わせた位相差を求めるための位相シフト量をφとし、上記（iii）の位相差を求めるための位相シフト量をφｇとするとき、φを０゜〜３６０゜の範囲で例えば１０゜ずつ変化させ且つφｇを０゜〜９０゜（感度ベクトルの方向の違いは９０゜未満である）の範囲で例えば２.５゜ずつ変化させ、次式の値Ｈが最大になる位相シフト量φを第ｋ位相シフト量φ(k)とする。
Ｈ＝Ｐ(1)・exp{i・φg}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg}・exp{i・φ}
Ｈmax＝Ｐ(1)・exp{i・φg(k)}＋Ｐ(k)・exp{-i・φg(k)}・exp{i・φ(k)}
なお、コイルの幾何学的配置からφｇの値が判る場合には（例えば図１３ではφｇ＝２２.５゜と判る）、その値を採用すれば良く、φｇを変化させる必要はない。
ステップＴ２９’では、第ｋ位相シフト量φ(k)と第ｋ強度補正係数Ｉ(k)とを用いて第ｋ低解像度画像ｄ(k)の各ピクセル値を位相・振幅補正して、第ｋ補正低解像度画像ｃ(k)を得る。
ｃ(k)＝ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ｃ(k)＝ｄ(k)×exp{i・φ(k)}×Ｉ(k)
ステップＴ３０では、コイル番号カウンタｋを「１」だけインクリメントする。
ステップＴ３１では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ２６に戻り、ｋ＞ｎなら図１５のステップＴ３２’へ進む。
ステップＴ３１では、コイル番号カウンタｋ≦ｎならステップＴ２６に戻り、ｋ＞ｎなら図１５のステップＴ３２’へ進む。
図１５のステップＴ３２’では、バードケージコイルのＭ１モードはエンドリング上に１周期の定在波がたったものであるから、次式のように第１低解像度画像ｄ(1)および全ての補正画像を加算（クアドラチャ合成）し、合成低解像度画像Ｉｎを求める。
Ｉn＝Σ{cos((k-1)2π/8)・c(k)＋cos((k-1)2π/8+π/2)・c(k)・exp(-i・π/2)}
但し、ｃ(1)＝ｄ(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第１コイル１０１(1)〜第８コイル１０１(8)を見た角度であり、円筒の中心から第１コイル１０１(1)を見た角度を基準としている。
上式の第１項はクアドラチャ受信のＩチャンネルに相当し、第２項はＱチャンネルに相当する。
Ｉn＝Σ{cos((k-1)2π/8)・c(k)＋cos((k-1)2π/8+π/2)・c(k)・exp(-i・π/2)}
但し、ｃ(1)＝ｄ(1)とする。
ここで、(k-1)2π/8 は、円筒の中心から第１コイル１０１(1)〜第８コイル１０１(8)を見た角度であり、円筒の中心から第１コイル１０１(1)を見た角度を基準としている。
上式の第１項はクアドラチャ受信のＩチャンネルに相当し、第２項はＱチャンネルに相当する。
ステップＴ３３では、合成低解像度画像Ｉｎをレファレンス画像として、第１低解像度画像ｄ(1)〜第ｎ低解像度画像ｄ(n)から各コイルの感度マップを作成する。例えば、合成低解像度画像Ｉｎの各ピクセルの大きさで第１低解像度画像ｄ(1)〜第ｎ低解像度画像ｄ(n)の各ピクセル値を割った画像を感度マップとしたり、割った画像にスムージング処理を施してノイズ除去した画像を感度マップとする。
ステップＴ３４では、第１コイル(1)，第２コイル１０１(2)，…，第ｎコイル１０１(n)の感度マップと第１データＫ(1)，第２データＫ(2)，…，第ｎデータＫ(n)から画像を生成する。この画像の生成は、Pruessmann KP, et al. Magn Reson Med 1999；952-962 に開示の次式を利用して行うことが出来る。
（ＳＨΨ−１Ｓ）−１ＳＨΨ−１Ａ
ここで、Ｓは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Ａは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
（ＳＨΨ−１Ｓ）−１ＳＨΨ−１Ａ
ここで、Ｓは各コイルの感度マップを順に並べたベクトルである。Ψは noise correlation matrix である。noise correlation matrix を使用しない場合はΨを単位行列とする。Ａは各コイルのデータである。この計算は、ピクセル毎に行われる。
そして、処理を終了する。
実施例５の撮影・画像生成処理により、図１１に示すバードケージコイルで得たデータから生成した画像と同等の均一度を持ち且つフェーズドアレイコイルの利点である高いＳＮＲを持つ画像を生成することが出来る。
なお、上記ステップＴ２５〜Ｔ３１では、第１コイル１０１(1)と第ｋコイル１０１(k)とを比べて第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めたが、相互に隣接するコイル同士を比べて隣接コイル間の相対強度補正係数と相対位相シフト量とを求め、それら相対強度補正係数と相対位相シフト量とから第１コイル１０１(1)を基準とした第ｋ強度補正係数Ｉ(k)と第ｋ位相シフト量φ(k)とを求めてもよい。
本発明は、ＳＥＮＳＥで通常用いられる、対向する一対のコイルで得たデータに対しても適用できる。
また、複数のコイルを円筒上に配置する代わりに壺上に等角度に配置してなるフェーズドアレイコイルに対しても適用できる。
本発明の画像生成方法およびＭＲＩ装置は、複数のコイルを用いたＭＲ撮像に利用できる。
１０１(1)〜１０１(n) コイル
１０７ 計算機
１００ ＭＲＩ装置
１０７ 計算機
１００ ＭＲＩ装置
Claims (8)
- ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成し、前記各画像の強度と位相とを補正した後、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する画像生成方法において、
前記ｎ個のコイルの各受信端に当たる部分にテスト信号を入力し、得られた各テストデータから各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを求めて記憶しておき、それらを用いて前記各画像の強度と位相とを補正することを特徴とする画像生成方法。 - ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成し、前記各画像の強度と位相とを補正した後、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成し、前記合成画像と前記各画像とにより各コイルの感度マップを作成し、各データと各感度マップとから一つの画像を生成する画像生成方法において、
前記ｎ個のコイルの各受信端に当たる部分にテスト信号を入力し、得られた各テストデータから前記各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを求めて記憶しておき、それらを用いて前記各画像の強度と位相とを補正することを特徴とする画像生成方法。 - 請求項２に記載の画像生成方法において、
前記ｎ個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、前記各低解像度画像の強度と位相とを補正した後、補正後の画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、前記合成低解像度画像と前記各低解像度画像とにより前記各コイルの感度マップを作成することを特徴とする画像生成方法。 - 請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像生成方法において、
前記各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とする画像生成方法。 - ｎ（≧２）個のコイルと、前記ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成する画像再構成手段と、前記各画像の強度と位相とを補正する補正手段と、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する合成画像生成手段とを具備したＭＲＩ装置において、
前記ｎ個のコイルの各受信端に当たる部分にテスト信号を入力し得られた各テストデータから、予め求めた各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを記憶しておく補正量記憶手段を更に具備し、
前記補正手段は、記憶しておいた位相シフト量と強度補正係数とを用いて前記各画像の強度と位相とを補正することを特徴とするＭＲＩ装置。 - ｎ（≧２）個のコイルと、前記ｎ（≧２）個のコイルで得た各データから各画像を生成する画像再構成手段と、前記各画像の強度と位相とを補正する補正手段と、補正後の画像を加算して一つの合成画像を生成する合成画像生成手段と、前記合成画像と前記各画像とにより各コイルの感度マップを作成する感度マップ作成手段と、前記各データと前記各感度マップとから一つの画像を生成する画像生成手段とを具備したＭＲＩ装置において、
前記ｎ個のコイルの各受信端に当たる部分にテスト信号を入力し得られた各テストデータから、予め求めた各コイルに対応する位相シフト量と強度補正係数とを記憶しておく補正量記憶手段を更に具備し、
前記補正手段は、記憶しておいた位相シフト量と強度補正係数とを用いて前記各画像の強度と位相とを補正することを特徴とするＭＲＩ装置。 - 請求項６に記載のＭＲＩ装置において、
前記画像再構成手段は、前記ｎ個のコイルで得た各データの低周波領域の部分データを用いて各低解像度画像を生成し、
前記補正手段は、前記各低解像度画像の強度と位相とを補正し、
前記合成画像生成手段は、補正後の画像を加算して一つの合成低解像度画像を生成し、
前記感度マップ作成手段は、前記合成低解像度画像と前記各低解像度画像とにより前記各コイルの感度マップを作成することを特徴とするＭＲＩ装置。 - 請求項５から請求項７のいずれかに記載のＭＲＩ装置において、
前記合成画像生成手段は、前記各コイルの配置に基づく重みを乗じて前記画像の加算を行うことを特徴とするＭＲＩ装置。
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