JP4282810B2

JP4282810B2 - MRI equipment

Info

Publication number: JP4282810B2
Application number: JP04333099A
Authority: JP
Inventors: 好男町田
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-02-22
Filing date: 1999-02-22
Publication date: 2009-06-24
Anticipated expiration: 2019-02-22
Also published as: JP2000237162A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スピンを持つ原子核の磁気共鳴現象を利用したＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）に係り、特に、時間的又は空間的に隣接した３次元画像データからＭＲ画像を連続的に再構成するＭＲＩ装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
磁気共鳴イメージングは、静磁場中に置かれた被検体の原子核スピンをラーモア周波数の高周波信号で磁気的に励起し、この励起に伴って発生するＭＲ信号を収集し、このＭＲ信号に基づいて画像を再構成したり、プロトンのスペクトルを得るイメージング法である。
【０００３】
この磁気共鳴イメージング法の分野では近年様々な応用法が研究されており、その一つとして、Ｘ線ＣＴ（Ｘ線コンピュータ断層撮影）で行われている撮影法と同様のヘリカル撮影やダイナミック撮影が提案が提案されている（例えば、「Rasche et al., "Improved acquisition and reconstruction schemas inherical imaging", abstract book of SMR, p.787, 1994」参照）。ヘリカル撮影の場合、被検体のスライス位置を移動させながらデータ収集を実行することで、空間的に隣接（連続）した一連の３次元画像データが得られる。また、同一のスライス位置でデータ収集を実行することで、時間的に連続した一連の３次元画像データが得られる。これらの連続撮影法はＭＲフルオロスコピーと呼ばれることもある。
【０００４】
この一連の３次元画像データ（原データ）から画像を連続的に再構成するには、通常、原データを画素値１〜１２８まで、２〜１２９まで、３〜１３０まで、…の如く、または、所定値ずつ飛び飛びにして画素値１〜１２８まで、３３〜１６０まで、６５〜１９２まで、…の如く、重複状態で少しずつずらして使い、それぞれ各別に画像の再構成演算を行う。これにより、空間分解能又は時間分解能が高い多数枚の画像が得られるようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したように１枚の画像を得る毎に再構成演算を行う手法にあっては、収集する３次元画像データがもともと膨大な量であるので、画像の再構成演算を中心としたデータ処理量も膨大になる。したがって、ＣＰＵの演算負荷が非常に大きくなることから、より大きな処理能力のＣＰＵ、すなわち高価なＣＰＵが必要になるとともに、画像を得るまでに多大な時間が掛かるなどの不都合がある。
【０００６】
Ｘ線コンピュータ断層撮影の場合、そのような膨大な量の演算を回避して、一連の多数枚の画像を効率良く再構成する手法が知られている。例えば、特開平６−７３４２号記載のＸ線コンピュータ断層像撮影装置によれば、その演算法は、１枚のスライス位置の断層像を２回転分の投影データを補間処理して通常の再構成処理により求めておいて、そのスライス位置に隣接するスライス位置の断層像は両スライス位置の投影データの差のみを再構成処理し、その再構成処理データに係数を乗じたデータを加算することで求め、これにより、ヘリカルスキャンにおける連続したスライス位置の画像を高速で求めるようにしている。
【０００７】
しかし、上記公報記載の演算法はＸ線コンピュータ断層像撮影法に固有のものであり、データ収集法の異なる磁気共鳴イメージングにそのまま適用することは当然できないものであった。
【０００８】
本発明は、このような従来技術による不都合に鑑みてなされたもので、磁気共鳴イメージングにおいて空間的に又は時間的に連続して収集された一連のＭＲデータから連続的に隣接画像を再構成する場合、その連続再構成に関するデータ演算量を著しく減らし、効率良く、かつ高速で連続的に隣接画像を作成することを、その目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成させるため、本発明では、その１つの側面として、時間的または空間的に連続して収集された画像のｋ（周波数）空間のデータであるＭＲ原データから成る一連のデータから時間的または空間的に隣接するＭＲＩ画像を連続的に再構成するようにしたＭＲＩ装置において、前記一連のデータに基づいて、初期画像のデータと、前記ＭＲ画像とは時間的または空間的に反対の方向において前記初期画像と隣接する隣接画像との間の初期１階差分画像のデータとから成る初期データを作成する初期データ作成手段と、前記初期画像との間で前記ＭＲ原データを一部共用して隣接する前記ＭＲ画像と当該初期画像との差分に関連したデータを演算するデータ演算手段と、前記差分関連データを前記初期画像に加える加算手段とを備えた、ことを特徴とする。
【００１６】
以上の構成によって、時間的または空間的に連続して収集されたＭＲ原データから成る一連のデータから時間的または空間的に隣接するＭＲ画像が連続的に再構成（作成）され、そのときの演算量は従来に比べて極めて著しく減少する。
【００１７】
本発明の原理の一例
ここで、以下、本発明に係る連続再構成の原理の一例を図１〜図７に基づき説明する。
【００１８】
磁気共鳴イメージングのデータ収集方式には、フーリエ変換法（ＦＴ法）、バックプロジェクション法（ＢＰ法）、スパイラルスキャン法など、種々の方式がある。これらのデータ収集方式は通常、図１（ａ）〜（ｃ）に示す如く、ｋ空間上のトラジェクトリの違いとして表わされる。
【００１９】
この原理説明では、最も基本的な「１エコー、ＢＰ法のシングルスライス」を例に採り説明する。ＢＰ法は連続収集に適しており、その収集データは常に原点データを含んでいることを特徴とするとともに、ＢＰ法に対応した再構成法（２次元ＦＴ法の極座標表現であるフィルタード・バックプロジェクション再構成法）が在る。この再構成法を実施する場合、フィルタード・バックプロジェクション（以下、「ＦＢＰ」と表す）の演算に時間が掛かるので、本発明の有用性が最も顕著に発揮される。
【００２０】
具体的な原理説明に入る。
【００２１】
（再構成重み関数について）
ＭＲデータを最も基本的な例であるＢＰ法で、スライス位置の移動無しの収集方式を想定して、種々の概念を説明する。図２は、スキャンの時間経過とともに収集方向「ｋθ」が周期的に変化する様子を表しており、横軸は時間軸、縦軸はバックプロジェクションデータの収集方向の角度（図１（ｂ）のｋθに相当）である。同図に示すように、時刻ｔ０における画像を作成するためには、時刻ｔ０付近の±π分（２π分）のデータを使うことが適当である。ただし、その時間幅の両端でデータをステップ状に急減させるよりも徐々に減らしていった方がエラーに因るデータの不連続性が小さくなる。この徐々に変化する重みは同図に示す台形状の関数で付けられる。このような重みを付ける関数を、「再構成重み関数（reconstruction weighted function: ＲＷＦ）」と呼ぶことにする。この再構成重み関数の例を図３（ａ）〜（ｄ）に示す。同図に示す如く、同じ投影角のデータ（２πの倍数違いのデータ）についての重みの和は１となるように設定してある。
【００２２】
図３（ａ）には、最も基本的な矩形の再構成重み関数（Rectangular RWF ；ＲＲＷＦ）を示す。同図（ｂ）には、Ｘ線コンピュータ断層撮影のヘリカル撮影における基本形である三角形の標準的な再構成重み関数（Canonical RWF ；ＣＲＷＦ）を示す。さらに同図（ｃ）には、中心付近の重みを大きく設定した再構成重み関数を示す（「Rasche et al., "Improved acquisition and reconstruction schemas in herical imaging", abstract book of SMR, p.787, 1994」参照）。さらに同図（ｄ）に示す関数は一般的に多用される台形状の再構成重み関数で、その両端が区分的に線形に変化する。
【００２３】
（フル再構成／ハーフ再構成について）
画像を作成するには、収集方向で１８０°分のデータがあればよい。３６０°分のデータを使う再構成を「フル再構成」、１８０°分のみのデータを使う再構成を「ハーフ再構成」と呼ぶことにする。ハーフ再構成の再構成重み関数は図４（ｂ）に示すように、横軸方向に関しては半分の大きさに設定するとともに、投影角が２π（３６０°）の倍数違いのデータに対する重みの和が１となるように設定する。同図（ａ）には比較のため、フル再構成のときのＣＲＷＦを示す。以下の説明では全て、フル再構成を前提するが、ハーフ再構成についても同様に適用できるものである。
【００２４】
（連続再構成について）
画像再構成の表現から説明する。連続収集されたｋ空間のデータをＦ＝（ｒ，θ）とする。データ収集方向（投影角）を表すθは±πで周期的に変わるのではなく、π以上、−π以下についても、連続的な値を取るものとする。データＦは収集時間ｔではなく、θをパラメータとして表される。
【００２５】
【外１】

【００２６】
【外２】

【００２７】
【外３】

【００２８】
【外４】

【００２９】
ここで留意すべきは、２階差分関数の非ゼロ部分が３つの小さな３角形の部分のみから形成されていることである。今までの説明では連続関数で表記してきたが、実際のデータ処理では離散量を扱う。そこで、１点だけシフトした隣接データ間で以上の議論を進めると、２階差分関数は図５（ｃ）に示す如く、３点でのみ非ゼロの関数になるので、
【外５】

【００３０】
（隣接画像の作成）
時間的または空間的に隣接した複数の画像面（データ面）について以上の議論を模式的に表すと図６のようになる。
【００３１】
【外６】

【００３２】
【外７】

【００３３】
【外８】

【００３４】
なお、上述した原理説明ではＢＰ法、シングルスライス法、およびスライス位置の移動なし、の撮影法の場合について説明したが、ＢＰ法、シングルスライス法、およびスライス位置の移動あり、撮影法の場合の原理は図７にように表すことができる。図２の場合と対比してみると、図７のものは横軸が時間軸からスライス位置に置き変わっているだけであるから、スライス位置Ｚ＝Ｚ０のときのデータ収集角度θをθ＝θ０とすることで、上述した原理と同一にデータ処理して連続的に隣接画像を作成することができる。
【００３５】
用語「再構成」について
本発明では、「再構成」の用語は原データ（生データ）から画像データを作成するという広義の意味にも用いる。この広義の「再構成」の一つの態様として狭義の意味でのＦＢＰ法などの再構成演算がある、ものとする。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。
【００３７】
第１の実施形態
第１の実施形態を前述した図２および図８〜図１０を参照して説明する。この実施形態は、図２で説明した「バックプロジェクション（ＢＰ）法、シングルスライス法、およびスライス位置の移動なし（すなわちダイナミックスキャン）」を実施する第１の撮影法に関する。
【００３８】
この実施形態にかかるＭＲＩ（磁気共鳴イメージング）装置の概略構成を図８に示す。この磁気共鳴イメージング装置は、静磁場発生用の磁石部と、静磁場に位置情報を付加するための傾斜磁場部と、ＭＲ信号受信用の送受信部と、システムコントロール及び画像再構成を担う制御・演算部とを備えている。
【００３９】
磁石部は、例えば超電導方式の磁石１と、この磁石１に電流を供給する静磁場電源２とを備え、被検体Ｐが遊挿される円筒状の開口部の長手方向（Ｚ軸方向）に静磁場Ｈ₀を発生させる。なお、この磁石部には１次のシミング用のシムコイル１４が設けられている。
【００４０】
被検体Ｐは天板１５ａに載せられる。この天板１５ａは寝台１５にＺ軸方向にスライド可能に支持されている。
【００４１】
傾斜磁場部は、磁石１に組み込まれた傾斜磁場コイルユニット３を備える。この傾斜磁場コイルユニット３は、Ｘ、Ｙ、Ｚ軸方向の３組（種類）のｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚを備える。傾斜磁場部はさらに、ｘ，ｙ，ｚコイル３ｘ〜３ｚに電流を供給する傾斜磁場電源４と、この電源４を制御するためのシーケンサ５内の傾斜磁場シーケンサ５ａとを備える。この傾斜磁場シーケンサ５ａはコンピュータを備え、装置全体のコントローラ６（コンピュータを搭載）から第１の撮影法（バックプロジェクション法、シングルスライス法、およびダイナミックスキャン）のためのＳＥ法が収集パルスシーケンスとして指令される。これにより、傾斜磁場シ−ケンサ５ａは、指令されたパルスシーケンスにしたがってＸ、Ｙ、Ｚ軸方向の各傾斜磁場の印加及びその強度を制御し、それらの傾斜磁場が静磁場Ｈ₀に重畳可能になっている。この実施例では、互いに直交するスライス用のＺ軸方向の傾斜磁場Ｇ_Z、Ｘ軸方向の傾斜磁場Ｇ_X、およびＹ軸方向の傾斜磁場Ｇ_Yが生成される。
【００４２】
送受信部は、磁石１内の撮影空間にて被検体Ｐの近傍に配設される高周波コイル７と、このコイル７に接続された送信器８Ｔ及び受信器８Ｒと、この送信器８Ｔ及び受信器８Ｒの動作を制御するためのシ−ケンサ５内のＲＦシーケンサ５ｂ（コンピュータを搭載）とを備える。この送信器８Ｔ及び受信器８Ｒは、ＲＦシーケンサ５ｂの制御のもと、核磁気共鳴（ＮＭＲ）を起こさせるためのラーモア周波数のＲＦ電流パルスを高周波コイル７に供給する一方、高周波コイル７が受信したＭＲ信号（高周波信号）を受信し、各種の信号処理を施して、対応するデジタル信号を形成するようになっている。
【００４３】
さらに、制御・演算部は、上述したコントローラ６のほか、生データ格納用バッファメモリ９Ａ、画像演算用バッファメモリ９Ｂ、演算ユニット１０、記憶ユニット１１、表示器１２、および入力器１３を備える。生データ格納用バッファメモリ９Ａは、受信器８Ｒで形成されたＭＲ信号のデジタルデータを生データとして一次記憶し、その記憶データを演算ユニット１０に送る。演算ユニット１０は、前述した本発明の原理に沿って画像再構成、差分データ算出、隣接画像演算などの連続再構成に必要な処理をソフトウエア上で実行するようになっている。画像演算用バッファメモリ９Ｂは、演算ユニット１０における各種演算を行うための一次記憶メモリとして使用される。演算ユニット１０で最終的に演算された隣接画像データは記憶ユニット１１に補間される。表示器１２は、隣接画像を表示する。またコントローラ６は、傾斜磁場シーケンサ５ａ及びＲＦシーケンサ５ｂの同期をとりながら、両者の動作内容及び動作タイミングを制御する。
【００４４】
次に、この実施形態の動作を説明する。
【００４５】
このＭＲＩ装置が起動すると、コントローラ６は所定メインプログラムを実行する中で、傾斜磁場シーケンサ５ａ及びＲＦシーケンサ５ｂに例えば図９に示すバックプロジェクション法によるＳＥ法の収集パルスシーケンスの開始を指令する。傾斜磁場シーケンサ５ａは、図９に示すシーケンスに基づいてスライス用のＺ軸方向傾斜磁場Ｇ_Z、Ｘ軸方向傾斜磁場Ｇ_X、及びＹ軸方向傾斜磁場Ｇ_Yを制御する。これと並行して、ＲＦシーケンサ５ｂは、図９に示すシーケンスで、被検体Ｐに９０゜ＲＦパルス及び１８０゜ＲＦパルスを印加させる。
【００４６】
最初に、スライス用のＺ軸方向傾斜磁場Ｇ_Zが傾斜磁場電源４から傾斜磁場コイル３ｚ、３ｚを介して印加され、この傾斜磁場Ｇ_Zが一定値まで立上がった時点で送信器８Ｔ及び高周波コイル７を介して９０゜ＲＦパルスが並行して印加される。これにより、被検体の所定スライス幅の領域が選択されるとともに、その面内のスピンが選択的に励起され、ｙ′軸（回転座標）までフリップする。
【００４７】
次いで、スライス用傾斜磁場Ｇ_Zの極性が反転される。
【００４８】
次いで１８０゜ＲＦパルスが印加される。これにより、スピンが１８０度、ｙ′軸の回りに回転し、それらの位相が揃う方向に向かう。９０°ＲＦパルスの印加後の経過時間がエコー時間ＴＥに近付くと、エコー信号が発生し始める。傾斜磁場コイル３ｘ、３ｘおよび３ｙ，３ｙを介して傾斜磁場Ｇ_X，Ｇ_Yが印加された後、このエコー信号が高周波コイル７を介して収集される。この２つの傾斜磁場Ｇ_X，Ｇ_Yは印加毎にその強度比がＧ_X＝Ｇcosθ，Ｇ_Y＝Ｇsinθと調整され、これにより、バックプロジェクション法における投影方向、すなわちデータ収集角度ｋθ（図１（ｂ）参照）が変更される。
【００４９】
この収集されたエコー信号は順次、受信器８Ｒに送られ、そこで増幅、中間周波変換、位相検波、低周波増幅などの処理を受けた後、Ａ／Ｄ変換されてエコーデータに生成される。このエコーデータは生データ（ｋ空間のデータ）としてバッファメモリ９Ａを介して演算ユニット１０に送られる。
【００５０】
グラジェント・フィールド・エコー法（ＦＥ法）においては、リフォーカス用の１８０°パルスは用いないが、Ｇ_X，Ｇ_Yの傾斜磁場強度比の調整は同様に行なう。
【００５１】
このようにバックプロジェクション法で撮影するときのデータ収集角度ｋθ、時間、再構成重み付け関数のとり方の関係は前述した原理説明で用いた図２と同じになる。
【００５２】
演算ユニット１０は、画像の連続再構成可能な複数枚の画像分のエコーデータを入力次第、または目的としていた複数枚の画像分全部のエコーデータを入力し終わってから、前述した本発明の原理に基づいて隣接画像を所望枚数分、連続的に再構成する。この処理は例えば図１０に概略示す要領で実施される。
【００５３】
【外９】

【００５４】
【外１０】

【００５５】
【外１１】

【００５６】
【外１２】

【００５７】
【外１３】

【００５８】
画像更新を連続的に続ける限り、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の処理が繰り返される。このため、ダイナミック撮影によって時間軸方向に収集したスライス面の原データに対して、その原データの一部を共有した隣接画像ｆ０のデータを連続的に作成（再構成）できる。
【００５９】
したがって、１枚の画像に対するバックプロジェクション法での投影方向数をＮｐとすると、従来の場合、隣接画像を更新（作成）する度に、Ｎｐ回のＦＢＰ演算が必要であったが、本発明を適用することによって、隣接画像毎に、ＦＰＢ演算（２回差分画像を求めるため）はわずか１回で済み、残りは画像間の若干の和差分の演算（２回差分画像を求める和差分演算が各１回、および１回差分画像を求めるための和分演算が１回、隣接画像を求めるための和分演算が１回）だけである。これにより、従来法による隣接画像の連続再構成に比べて、再構成に必要な演算量を圧倒的に減らすことができ、したがって、ＣＰＵの演算負荷が大幅に減るとともに、その演算速度を著しくアップさせることができる。また、時間分解能も従来のフルオロスコピーと同等の値を維持できる。
【００６０】
第２の実施形態
続いて、第２の実施形態を前述した図７を参照して説明する。
【００６１】
第２の実施形態は、図７で説明した「バックプロジェクション（ＢＰ）法、シングルスライス、およびスライス位置の移動あり（例えばヘリカルスキャンのとき）」を実施する第２の撮影法に関する。
【００６２】
この実施形態におけるハードウエア構成は上述したものと同一である（以降の実施形態についても同様である）。コントローラ６は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、シングルスライス、およびスライス位置の移動あり」の第２の撮影法を指令するようになっている。この第２の撮影法を実施するときの本発明の連続再構成の原理（データ収集角度ｋθ、スライス位置、再構成重み付け関数のとり方の関係）は、前述した原理説明で用いた図２の内の時間軸をスライス位置を表す軸で置き換えたものと同じで、図７のように表される。
【００６３】
このため、演算ユニット１０における隣接画像の連続再構成のデータ処理は、前述した図１０のものと全く同じになる。このため、演算ユニット１０は、かかるデータ処理を実施して、原データの一部を共有する空間的な隣接画像を順次、連続的に再構成することができる。しがって第１の実施形態のものと同等にＦＢＰ演算量を著しく減少させることができ、これによる種々の２次的効果を得ることができる。しかも、空間分解能も従来のフルオロスコピーと同等の値を維持できる。
【００６４】
第３の実施形態
第３の実施の形態を説明する。この第３の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、マルチスライス法、およびスライス位置の移動なし（例えばダイナミックスキャンのとき）を実施する第３の撮影法に関する。
【００６５】
コントローラ６から第３の撮影法が指令されたときの隣接画像の連続再構成のためのデータ処理は、マルチスライス法による各スライス面について、上述した第１の実施形態と同じに行えば済む。このため、各スライス面の時間軸方向に収集された原データにおいて、前述した図１０の処理を所望枚数だけ繰り返す（画像更新する）ことで、原データの一部を共有した隣接画像を連続再構成でき、第１の実施形態のものと同等の作用効果を得る。
【００６６】
第４の実施形態
第４の実施形態を図１１および図１２を参照して説明する。この第４の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、マルチスライス法、およびスライス位置の移動あり（例えばヘリカルスキャンのとき）を実施する第４の撮影法に関する。
【００６７】
この第４の撮影法が指令されたときの演算ユニット１０における隣接画像の連続再構成のためのデータ処理は、上述した第１〜第３の実施形態のものとは差異があるので、これを詳述する。
【００６８】
図１１は第４の撮影法に対する本発明の連続再構成のデータ処理の原理を示す。図１２は前述した第２の撮影法に対する説明図であるが、横軸スケールを変え、第４の撮影法との対比のために掲載した。
【００６９】
データ収集方式としてバックプロジェクション法を採用し、マルチスライス法で、寝台移動などによるスライス位置の移動を伴う第４の撮影法を実施するときの、データ収集方向、スライス面、スライス位置、および再構成重み関数の間の関係は図１１のように例示できる。この撮影法の場合、投影方向が２π回転する間に、スライス枚数（図１１では４枚）分だけスライス位置を移動させる態様が好適である。例えば、スライス厚が１０ｍｍで、４枚スライスならば、４０ｍｍのスライス位置の移動となる。
【００７０】
図１１から分かるように、あるスライス位置の画像の再構成を想定した場合、データ収集時に少しずつ移動していく１〜４番目の全てのスライス面のデータの一部ずつを使用して再構成することになる。同図のように、再構成重み関数が三角形のＣＲＷＦで、マルチスライス枚数が４枚の場合、各スライス面は１８０°（π）ずつの投影方向（データ収集方向）を分担し、その分担角度範囲はスライス面毎に９０°（２π／４）だけ互いにずれている（重複分がある）。このようにずれている収集データを用いて所望位置の画像を再構成することになる。
【００７１】
各スライス面において、２階差分で非ゼロとなる３点は、図中の四角マークで示すように、互いに９０°（２π／４）だけ離れている。その上、スライス面毎にほかのスライス面と同じ投影方向（データ収集方向）となる点が３個ずつ在る。このため、結局のところ、再構成重み関数がカバーするデータ領域においては、２階差分が非ゼロとなる投影方向は４方向Ａ〜Ｄとなる。
【００７２】
したがって、前述した発明原理における２階差分画像の演算には、かかる４方向Ａ〜Ｄに対する４回のＦＢＰ演算が必要になる。逆に言えば、ＦＢＰ演算としては、この僅か４回のＦＢＰ演算を行うだけで２階差分画像を求めることができ、従来のように、隣接画像の再構成（更新）毎に全ての投影方向（データ収集方向）にＦＢＰ演算を行うという煩わしさから解放される。一般に、マルチスライス枚数がｎ枚であれば、２πをｎ等分したｎ方向（ｎ回）についてのＦＢＰ演算で済む。
【００７３】
そこで、この第４の撮影法を実施する場合、演算ユニット１０は前述した図１０のデータ処理を行う中で、ステップＳＴ２の処理において、上述したｎ回（＞１回；例えば４回）のＦＰＢ演算を行って２階差分画像を演算、同様にほかのステップの処理が行われる。これにより、第４の撮影法で収集されたスライス位置方向の原データ（ＭＲ生データ）に対し、その原データの一部を共有する隣接画像を連続的に再構成することができる。
【００７４】
このように本実施形態の場合、第１〜第３の実施形態の場合とは異なり、ＦＢＰ演算の回数が増えるものの、従来の場合には画像再構成毎に投影方向数Ｎｐ回のＦＢＰ演算が必要であったので、本実施形態によってＮｐ／ｎ倍（ｎ：マルチスライス枚数）の演算効率向上を果たすことができる。
【００７５】
なお、この第４の実施形態において、マルチスライス枚数ｎが偶数のときには、同じ投影方向となる位置が１８０°（π）だけ離れて存在するから、合成傾斜磁場Ｇ（＝Ｇ_X＋Ｇ_Y）による投影ビームは互いに対向する。このときには、対向する投影ビームの双方を併せてＦＢＰ演算に処することができるので、ＦＢＰ演算の回数はさらにｎ／２回まで減らすことができ、一層の演算量低減を図ることができる。すなわち、マルチスライス枚数ｎ＝２の場合には、ｎ／２回＝１回となって、第１〜第３の実施形態のものと変わらない演算量となる。この投影ビーム対向に伴う効果は、ＭＲＩの合成傾斜磁場Ｇによる投影ビームが、いわゆるパラレルビームに相当することに依る（Ｘ線ＣＴスキャナの場合にはファンビームである）。
【００７６】
第５の実施形態
第５の実施形態を図１３を参照して説明する。この第５の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、マルチエコー法、シングルスライス法、およびスライス位置の移動あり（例えばヘリカルスキャンのとき）を実施する第５の撮影法に関する。
【００７７】
なお、ここで言及しているマルチエコー法は、エコー毎に異なるｋ空間データを収集し、その異なるｋ空間データを合わせて１組のｋ空間データとして使用する、いわゆる「分割スキャン」タイプのものである。複数のエコーそれぞれに基づき別々の画像を再構成するタイプのマルチエコー法の場合、各エコーの収集データ毎に前述したシングルスライス法のときと同じ処理を適用すれば、隣接画像を連続的に再構成することができる。
【００７８】
この第５の撮影法が指令されたときの演算ユニット１０における隣接画像の連続再構成のためのデータ処理は、以下の原理に基づき実施される。
【００７９】
データ収集方式としてバックプロジェクション法を採用し、マルチエコー法（分割スキャン・タイプ）、シングルスキャン法、寝台移動などによるスライス位置の移動を伴う第５の撮影法を実施するときの、データ収集方向、スライス面、スライス位置、および再構成重み関数の間の関係は図１３のように例示できる。この例の場合、マルチエコー数＝４で、エコー毎に異なるｋ空間データ収集する「分割スキャン」タイプになるように２π／４（＝９０°）置きのデータを収集するものである。この第５の撮影法で連続してデータ収集すると、図１１の第４の撮影法（マルチスライス法）のときと同様なデータ構成となる。
【００８０】
したがって、第４の実施形態のときと同様に、投影方向が２π回転する間に、エコー数（図１３では４個）分だけスライス位置を移動させる態様が好適である。例えば、スライス厚が１０ｍｍで、４エコーならば、４０ｍｍのスライス位置の移動となる。
【００８１】
図１３から分かるように、あるスライス位置の画像の再構成を想定した場合、データ収集時に少しずつ移動していく１〜４番目の全てのエコーのデータの一部ずつを使用して再構成することになる。同図のように、再構成重み関数が三角形のＣＲＷＦで、エコー数が４の場合、各エコーは１８０°（π）ずつの投影方向（データ収集方向）を分担し、その分担角度範囲はスライス面毎に９０°（２π／４）だけ互いにずれている（重複分がある）。このようにずれている収集データを用いて所望位置の画像を再構成することになる。
【００８２】
各エコーについて２階差分で非ゼロとなる３点は、図中の四角マークで示すように、互いに９０°（２π／４）だけ離れている。その上、エコー毎に、ほかのエコーと同じ投影方向（データ収集方向）となる点が３個ずつ在る。このため、結局のところ、再構成重み関数がカバーするデータ領域においては、２階差分が非ゼロとなる投影方向は４方向Ａ〜Ｄとなる。
【００８３】
したがって、第４の実施形態のときと同様に、前述した発明原理における２階差分画像の演算には、かかる４方向Ａ〜Ｄに対する４回のＦＢＰ演算が必要になる。逆に言えば、ＦＢＰ演算としては、この僅か４回のＦＢＰ演算を行うだけで２階差分画像を求めることができ、従来のように、隣接画像の再構成（更新）毎に全ての投影方向（データ収集方向）にＦＢＰ演算を行うという煩わしさから解放される。一般に、エコー数がｎ個であれば、２πをｎ等分したｎ方向（ｎ回）についてのＦＢＰ演算で済む。
【００８４】
そこで、この第５の撮影法を実施する場合、演算ユニット１０は前述した図１０のデータ処理を行う中で、ステップＳＴ２の処理において、上述したｎ回（＞１回；例えば４回）のＦＰＢ演算を行って２階差分画像を演算、同様にほかのステップの処理が行われる。これにより、第５の撮影法で収集されたスライス位置方向の原データ（ＭＲ生データ）に対し、原データの一部を共有する隣接画像を連続的に再構成することができる。
【００８５】
このように本実施形態の場合も第４の実施形態と同様に、再構成に関わるＦＢＰ演算量を大幅に減らすことができる。
【００８６】
なお、この第５の実施形態において、エコー数ｎが偶数のときには、同じ投影方向となる位置が１８０°（π）だけ離れて存在するから、合成傾斜磁場Ｇ（＝Ｇ_X＋Ｇ_Y）による投影ビームは互いに対向する。このときには、対向する投影ビームの双方を併せてＦＢＰ演算に処することができるので、マルチスライス法の場合（第４の撮影法のとき）と同様に、ＦＢＰ演算の回数はさらにｎ／２回まで減らすことができ、一層の演算量低減を図ることができる。
【００８７】
第６の実施形態
第６の実施形態を説明する。この第６の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、「分割スキャン」タイプのマルチエコー法、シングルスライス法、およびスライス位置の移動なし（ダイナミックスキャンなど）を実施する第６の撮影法に関する。
【００８８】
コントローラ６が第６の撮影法が指令したときには、第５の実施形態の場合のスライス位置に関する記述（図１３参照）を「時間」で置き換え、第５の実施形態のときと同じデータ処理を演算ユニット１０に実行させればよい。シングルスライス法の場合、スライス位置の移動の有無はデータ処理の方法に影響しない。これにより、シングルスライス面の時間軸方向に収集された原データに対し、原データの一部を共有する隣接画像を順次、連続的に再構成することができる。
【００８９】
第７の実施形態
第７の実施形態を説明する。この第７の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、「分割スキャン」タイプのマルチエコー法、マルチスライス法、およびスライス位置の移動なし（ダイナミックスキャンなど）を実施する第７の撮影法に関する。
【００９０】
コントローラ６が第７の撮影法が指令したときには、上述した第６の実施形態のときと同じデータ処理を、マルチスライス法によるスライス面毎に、演算ユニット１０に実行させればよい。これにより、各スライス面の時間軸方向に収集された原データに対して、原データの一部を共有する隣接画像を順次、連続的に再構成することができる。
【００９１】
第８の実施形態
第８の実施形態を説明する。この第８の実施形態は、「バックプロジェクション（ＢＰ）法、「分割スキャン」タイプのマルチエコー法、マルチスライス法、およびスライス位置の移動あり（ヘリカルスキャンなど）を実施する第８の撮影法に関する。
【００９２】
この第８の撮影法の場合の本発明の原理を図１４に示す。このマルチエコー法およびマルチスライス法を採用する場合、同時に収集できるデータは、「エコー数ＮＥ×マルチスライス枚数ＮＳ」個である。同図は、ＮＥ＝４、ＮＳ＝４であって、白丸で示すように、ＮＥ×ＮＳ＝１６個のデータが同時に収集される例をである。この場合、投影方向が２π回転する間に、ＮＥ×ＮＳ＝１６個分だけスライス位置を移動させる態様が好適である。
【００９３】
あるスライス位置での画像再構成を想定すると、データ収集時に少しずつ移動していく「ＮＥ×ＮＳ個」の全てのデータを一部ずつ使用することになる。再構成重み関数が三角形のＣＲＷＦで、「ＮＥ×ＮＳ個＝４×４＝１６個」の同時データ収集の場合、各データは４５°ずつ投影方向（データ収集方向）を分担し、その分担角度範囲はスライス毎に２π／１６（＝２２．５°）だけずれている。このようにずれている収集データを用いて所望スライス位置の画像を再構成することになる。
【００９４】
各エコーについて２階差分で非ゼロとなる３点は、互いに２π／１６（＝２２．５°）だけ離れている。そこで、第４および第５の撮影法（第４および第５の実施形態）と同様に、前述した発明原理における２階差分画像の演算には、１６回のＦＢＰ演算が必要になる。逆に言えば、ＦＢＰ演算としては、この僅か１６回のＦＢＰ演算を行うだけで２階差分画像を求めることができ、従来のように、隣接画像の再構成（更新）毎に全ての投影方向（データ収集方向）にＦＢＰ演算を行うという煩わしさから解放される。一般に、「エコー数ＮＥ×マルチスライス枚数ＮＳ＝ｎ」とすると、２πをｎ等分したｎ方向についての、ｎ回のＦＢＰ演算で済む。
【００９５】
そこで、この第８の撮影法を実施する場合、演算ユニット１０は前述した図１０のデータ処理を行う中で、ステップＳＴ２の処理において、上述したｎ回（例えば１６回）のＦＰＢ演算を行って２階差分画像を演算する。これにより、第８の撮影法で収集されたスライス位置方向の原データ（ＭＲ生データ）に対し、原データの一部を共有する隣接画像を連続的に再構成することができる。
【００９６】
このように本実施形態の場合も従来法に比べて、再構成に関わるＦＢＰ演算量を大幅に減らすことができる。
【００９７】
なお、この第８の実施形態において、「エコー数ＮＥ×マルチスライス枚数ＮＳ＝ｎ」が偶数のときには、同じ投影方向となる位置が１８０°（π）だけ離れて存在するから、合成傾斜磁場Ｇによる投影ビームは互いに対向するので、対向する投影ビームの双方を併せてＦＢＰ演算に処することができる。つまり、ＦＢＰ演算の回数は更に「ｎ（＝ＮＥ×ＮＳ）／２」回まで減らすことができる。
【００９８】
そのほかの実施形態
第１の例（飛びとびに画像再構成する例）
上述した各実施形態のものは、収集した原データを１〜１２８まで、２〜１２９まで、３〜１３０までといった具合に、原データを１個ずつ隣接するデータにずらしながら隣接画像を作成する画像処理を示した。本発明は必ずしもそのような１個ずつ移動させる態様に限定されるものではなく、原データを２以上の飛びとび、例えば、１〜１２８まで、３３〜１６０まで、６５〜１９２まで、…といった、いわゆるブロック毎に移動させて隣接画像を作成してもよい。このブロック毎の移動に伴う画像作成法は、Ｘ線ＣＴの分野で知られている手法（例えば、特開平６−７３４２号（特願平４−１６８９１９号）公報、特開平８−２０６１０５（特願平７−２０２２４号）公報参照）を用いればよい。
【００９９】
すなわち、ＭＲＩにおけるデータ収集法には上述した実施形態のように各種のものがあるが、このブロック毎の移動に伴う画像作成法については、図２、７、１１、１３、１４で説明した各データ群（「マルチエコー数ＮＥ×マルチスライス枚数ＮＳ」個のデータ）にＸ線ＣＴでの処理を施すことができる。
【０１００】
第２の例（スキャン法のそのほかの例）
上述した実施形態では、スキャン法として、バックプロジェクション（ＢＰ）法を採用したが、本発明を適用可能なスキャン法は必ずしもＢＰ法に限定されない。
【０１０１】
まず、スキャン法がＦＴ法（図１（ａ）参照）である磁気共鳴イメージングにも前述と同様に適用できる。すなわち、ＢＰ法における投影方向を位相エンコード量として同様に処理すればよい。ＢＰ法における画像作成の演算処理は、ＦＢＰ投影方向毎に行うので、投影方向に比例したデータ演算量となる。ＦＴ法による画像作成の演算処理の場合、演算法としては高速フーリエ変換アルゴリズム（ＦＦＴ）を用いることが一般的であるので、元データ数の減少に比例して演算量が減少するというものではないが、本願の連続再構成法を適用することで演算量を減らすことはできる。
【０１０２】
また、スパイラルスキャン法（図１（ｃ）参照）など、そのほかの種々のスキャン法についても同様に適用できる。
【０１０３】
第３の例（データ収集の順序を変えた例）
磁気共鳴イメージングではまた、ソフトウエア的にデータ収集パルスシーケンスを制御することで、ＭＲデータの収集順序を自由に変更することができる。このデータ収集順序の変更に伴う本発明の適用例を、前述した図２の撮影法を例にとり説明する。
【０１０４】
【外１４】

【０１０５】
【外１５】

【０１０６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、磁気共鳴イメージングにおいて、連続スキャンによって時間的または空間的に連続して収集されたＭＲ原データから成る一連のデータから、既に得られている画像（初期画像）と原データ（ｋ空間データ）の一部を共用する時間的または空間的に隣接した画像を、両画像の差分データを加えることをベースとして、順次更新しながら連続的に所望枚数、作成（再構成）できるようにしたため、従来のように各隣接画像を作成する度に膨大な量の再構成演算を行わなければならないという状態を排除できて、かかる隣接画像の連続作成に伴う演算量を圧倒的に減少させることができる。これにより、演算負荷の減少により演算手段に余力を与えることができるとともに、隣接画像を迅速に連続作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用できる種々のデータ収集方式（スキャン法）を示す説明図。
【図２】本発明の画像作成の原理を説明するために例示した第１の撮影法（ＢＰ法、シングルスライス法、スライス位置の移動なし）の説明図。
【図３】本発明に適用できる種々の再構成重み関数を示す図。
【図４】本発明に適用できる、データの採り方に関わる再構成方式の種類を示す図。
【図５】本発明による隣接画像の連続再構成のデータ処理の原理を説明する図。
【図６】本発明における隣接画像の連続再構成に関する画像と差分画像との関係を示す模式図。
【図７】本発明の画像作成の原理を説明するために例示した第２の撮影法（ＢＰ法、シングルスライス法、スライス位置の移動あり）の説明図。
【図８】本発明の各実施形態に係るＭＲＩ装置の概略ブロック図。
【図９】ＢＰ法に係るデータ収集シーケンスの一例を示すタイミングチャート。
【図１０】隣接画像を連続作成（再構成）する一例を示す概略フローチャート。
【図１１】本発明を適用できる第４の撮影法（ＢＰ法、マルチスライス法、スライス位置の移動あり）の説明図。
【図１２】第４の撮影法と対比するために掲載した第２の撮影法の説明図。
【図１３】本発明を適用できる第５の撮影法（ＢＰ法、マルチエコー法、スライス位置の移動あり）の説明図。
【図１４】本発明を適用できる第８の撮影法（ＢＰ法、マルチエコー法、マルチスライス法、スライス位置の移動あり）の説明図。
【符号の説明】
１磁石
２静磁場電源
３傾斜磁場コイルユニット
４傾斜磁場電源
５シーケンサ
６コントローラ
８Ｔ送信器
８Ｒ受信器
９Ａ生データ格納用バッファメモリ
９Ｂ画像演算用バッファメモリ
１０演算ユニット
１１記憶ユニット
１２表示器
１３入力器[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
  The present invention is applicable to MRI (Magnetic Resonance Imaging) using the magnetic resonance phenomenon of nuclei with spin.In particular,MR images continuously from temporally or spatially adjacent 3D image dataReconfigurable MRI systemAbout.
[0002]
[Prior art]
In magnetic resonance imaging, a nuclear spin of a subject placed in a static magnetic field is magnetically excited with a high frequency signal having a Larmor frequency, and MR signals generated by the excitation are collected, and an image is generated based on the MR signals. This is an imaging method for reconstructing or obtaining a proton spectrum.
[0003]
In the field of this magnetic resonance imaging method, various applied methods have been studied in recent years, and one of them is helical imaging and dynamic imaging similar to the imaging methods performed in X-ray CT (X-ray computed tomography). Proposals have been proposed (see, for example, “Rasche et al.,“ Improved acquisition and reconstruction schemas inherical imaging ”, abstract book of SMR, p. 787, 1994). In the case of helical imaging, a series of three-dimensional image data spatially adjacent (continuous) can be obtained by executing data collection while moving the slice position of the subject. In addition, by executing data collection at the same slice position, a series of three-dimensional image data continuous in time can be obtained. These continuous imaging methods are sometimes called MR fluoroscopy.
[0004]
In order to continuously reconstruct an image from this series of three-dimensional image data (original data), the original data is usually from pixel values 1 to 128, 2 to 129, 3 to 130, and so on, or By skipping each predetermined value, pixel values 1 to 128, 33 to 160, 65 to 192, etc. are used while being shifted little by little in an overlapping state, and image reconstruction calculation is performed for each. Thereby, a large number of images with high spatial resolution or temporal resolution are obtained.
[0005]
[Problems to be solved by the invention]
However, as described above, in the method of performing the reconstruction calculation every time one image is obtained, since the amount of 3D image data to be collected is originally a huge amount, the data centered on the image reconstruction calculation is used. The amount of processing also becomes enormous. Therefore, since the calculation load of the CPU becomes very large, a CPU having a larger processing capacity, that is, an expensive CPU is required, and it takes a long time to obtain an image.
[0006]
In the case of X-ray computed tomography, a technique for efficiently reconstructing a series of images while avoiding such a huge amount of computation is known. For example, according to the X-ray computed tomography apparatus described in Japanese Patent Laid-Open No. 6-7342, the calculation method is a normal reconstruction by interpolating projection data for two rotations of a tomographic image at one slice position. The tomographic image at the slice position adjacent to the slice position is reconstructed only by the difference between the projection data at both slice positions, and the reconstruction process data is added with data multiplied by a coefficient. In this way, images of successive slice positions in the helical scan are obtained at high speed.
[0007]
However, the calculation method described in the above publication is unique to the X-ray computed tomography, and naturally cannot be directly applied to magnetic resonance imaging with a different data acquisition method.
[0008]
The present invention has been made in view of the above disadvantages of the prior art, and continuously reconstructs adjacent images from a series of MR data collected continuously spatially or temporally in magnetic resonance imaging. In this case, it is an object to remarkably reduce the amount of data computation related to the continuous reconstruction, and to efficiently create adjacent images at high speed.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
  In order to achieve the above object, according to the present invention, as one aspect of the present invention, it is collected continuously in time or space.K (frequency) space data of the imageAn MRI apparatus in which temporally or spatially adjacent MRI images are continuously reconstructed from a series of data composed of MR original data, based on the series of data.Accordingly, the data of the initial image and the data of the initial first-order difference image between the initial image and the adjacent image adjacent to the MR image in the opposite direction temporally or spatially.Initial data creating means for creating initial data, and data computing means for computing data related to the difference between the adjacent MR image and the initial image by sharing part of the MR original data with the initial image And addition means for adding the difference-related data to the initial image.
[0016]
With the above configuration, temporally or spatially adjacent MR images are continuously reconstructed (created) from a series of data composed of MR original data continuously collected temporally or spatially. The amount of calculation is significantly reduced compared to the conventional method.
[0017]
  An example of the principle of the present invention
  here,Less than,Principle of continuous reconstruction according to the present inventionExampleWill be described with reference to FIGS.
[0018]
There are various data collection methods for magnetic resonance imaging, such as a Fourier transform method (FT method), a back projection method (BP method), and a spiral scan method. These data collection methods are usually expressed as differences in trajectories in the k space, as shown in FIGS.
[0019]
In this explanation of the principle, the most basic “one echo, BP method single slice” is taken as an example. The BP method is suitable for continuous collection, and the collected data always includes origin data. The reconstruction method corresponding to the BP method (filtered back, which is a polar coordinate representation of the two-dimensional FT method). Projection reconstruction method). When this reconstruction method is performed, the computation of filtered back projection (hereinafter referred to as “FBP”) takes time, so that the usefulness of the present invention is most remarkably exhibited.
[0020]
A specific principle will be described.
[0021]
(About reconstruction weight function)
Various concepts will be described on the assumption of an acquisition method without movement of a slice position in the BP method which is the most basic example of MR data. FIG. 2 shows how the collection direction “kθ” changes periodically with the lapse of the scan time. The horizontal axis represents the time axis, and the vertical axis represents the angle of the backprojection data collection direction (FIG. 1B). equivalent to kθ). As shown in the figure, in order to create an image at time t0, it is appropriate to use data of ± π (2π) around time t0. However, the data discontinuity due to the error is smaller when the data is gradually reduced than at the both ends of the time width. The gradually changing weight is given by a trapezoidal function shown in FIG. Such a function for weighting will be referred to as “reconstruction weighted function (RWF)”. Examples of this reconstruction weight function are shown in FIGS. As shown in the figure, the sum of the weights for the data of the same projection angle (data different from a multiple of 2π) is set to be 1.
[0022]
FIG. 3A shows the most basic rectangular reconstruction weight function (Rectangular RWF; RRWF). FIG. 4B shows a standard reconstruction weight function (Canonical RWF; CRWF) of a triangle which is a basic form in helical imaging of X-ray computed tomography. Furthermore, Fig. 7 (c) shows a reconstruction weight function with a large weight near the center ("Rasche et al.," Improved acquisition and reconstruction schemas in herical imaging ", abstract book of SMR, p.787, 1994 "). Furthermore, the function shown in FIG. 4D is a trapezoidal reconstruction weight function that is generally used, and both ends thereof change linearly piecewise.
[0023]
(About full reconstruction / half reconstruction)
In order to create an image, it is only necessary to have 180 ° data in the collection direction. The reconstruction using 360 ° data is called “full reconstruction”, and the reconstruction using only 180 ° data is called “half reconstruction”. As shown in FIG. 4B, the reconstruction weight function for half reconstruction is set to a half size in the horizontal axis direction, and the sum of weights for data with different projection angles of 2π (360 °). Is set to be 1. For comparison, the CRWF at the time of full reconstruction is shown in FIG. In the following description, full reconstruction is presumed, but the same can be applied to half reconstruction.
[0024]
(About continuous reconstruction)
This will be described from the expression of image reconstruction. Let k = (r, θ) be k-space data collected continuously. It is assumed that θ representing the data collection direction (projection angle) does not periodically change by ± π but takes continuous values for π or more and −π or less. The data F is expressed not with the collection time t but with θ as a parameter.
[0025]
[Outside 1]

[0026]
[Outside 2]

[0027]
[Outside 3]

[0028]
[Outside 4]

[0029]
It should be noted here that the non-zero part of the second-order difference function is formed from only three small triangular parts. In the explanation so far, it has been expressed as a continuous function, but in actual data processing, discrete quantities are handled. Therefore, when proceeding with the above discussion between adjacent data shifted by one point, the second-order difference function becomes a non-zero function only at three points, as shown in FIG.
[Outside 5]

[0030]
(Adjacent image creation)
FIG. 6 schematically shows the above discussion for a plurality of temporally or spatially adjacent image planes (data planes).
[0031]
[Outside 6]

[0032]
[Outside 7]

[0033]
[Outside 8]

[0034]
In the above description of the principle, the case of the BP method, the single slice method, and the imaging method without movement of the slice position has been described. However, in the case of the imaging method with the BP method, single slice method, and movement of the slice position. The principle can be expressed as shown in FIG. Compared with the case of FIG. 2, in FIG. 7, only the horizontal axis is changed from the time axis to the slice position, so the data collection angle θ when the slice position Z = Z0 is set to θ = θ0. By doing so, it is possible to continuously create adjacent images by processing data in the same manner as described above.
[0035]
About the term "reconstruction"
In the present invention, the term “reconstruction” is also used in the broad sense of creating image data from original data (raw data). As one aspect of this “reconstruction” in a broad sense, there is a reconstruction operation such as an FBP method in a narrow sense.
[0036]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
[0037]
First embodiment
The first embodiment will be described with reference to FIG. 2 and FIGS. This embodiment relates to a first imaging method that performs the “back projection (BP) method, single slice method, and no movement of the slice position (ie, dynamic scan)” described in FIG.
[0038]
A schematic configuration of an MRI (magnetic resonance imaging) apparatus according to this embodiment is shown in FIG. This magnetic resonance imaging apparatus includes a magnet unit for generating a static magnetic field, a gradient magnetic field unit for adding position information to the static magnetic field, a transmission / reception unit for receiving MR signals, and a control / responsible for system control and image reconstruction. And an arithmetic unit.
[0039]
The magnet portion includes, for example, a superconducting magnet 1 and a static magnetic field power source 2 that supplies current to the magnet 1, and is static in the longitudinal direction (Z-axis direction) of the cylindrical opening into which the subject P is loosely inserted. Magnetic field H₀Is generated. The magnet portion is provided with a shim coil 14 for primary shimming.
[0040]
The subject P is placed on the top 15a. The top plate 15a is supported by the bed 15 so as to be slidable in the Z-axis direction.
[0041]
The gradient magnetic field unit includes a gradient magnetic field coil unit 3 incorporated in the magnet 1. The gradient magnetic field coil unit 3 includes three sets (types) of x, y, and z coils 3x to 3z in the X, Y, and Z axis directions. The gradient magnetic field unit further includes a gradient magnetic field power supply 4 for supplying current to the x, y, z coils 3x to 3z, and a gradient magnetic field sequencer 5a in the sequencer 5 for controlling the power supply 4. The gradient magnetic field sequencer 5a includes a computer, and the SE method for the first imaging method (back projection method, single slice method, and dynamic scan) is commanded as an acquisition pulse sequence from the controller 6 (equipped with a computer) of the entire apparatus. Is done. As a result, the gradient magnetic field sequencer 5a controls the application and strength of each gradient magnetic field in the X, Y, and Z axis directions in accordance with the commanded pulse sequence.₀Can be superimposed on. In this embodiment, a gradient magnetic field G in the Z-axis direction for slices orthogonal to each other._Z, Gradient magnetic field G in the X-axis direction_X, And the gradient magnetic field G in the Y-axis direction_YIs generated.
[0042]
The transmission / reception unit includes a high-frequency coil 7 disposed in the vicinity of the subject P in the imaging space within the magnet 1, a transmitter 8T and a receiver 8R connected to the coil 7, and the transmitter 8T and the receiver. And an RF sequencer 5b (equipped with a computer) in the sequencer 5 for controlling the operation of 8R. The transmitter 8T and the receiver 8R supply an RF current pulse having a Larmor frequency for causing nuclear magnetic resonance (NMR) to the high frequency coil 7 under the control of the RF sequencer 5b, while the high frequency coil 7 receives the RF current pulse. The received MR signal (high-frequency signal) is received and subjected to various signal processing to form a corresponding digital signal.
[0043]
In addition to the controller 6 described above, the control / arithmetic unit includes a raw data storage buffer memory 9A, an image calculation buffer memory 9B, an arithmetic unit 10, a storage unit 11, a display unit 12, and an input unit 13. The raw data storage buffer memory 9A primarily stores the digital data of the MR signal formed by the receiver 8R as raw data, and sends the stored data to the arithmetic unit 10. The arithmetic unit 10 executes processing necessary for continuous reconstruction such as image reconstruction, difference data calculation, and adjacent image computation on the software in accordance with the principle of the present invention described above. The image calculation buffer memory 9 </ b> B is used as a primary storage memory for performing various calculations in the calculation unit 10. The adjacent image data finally calculated by the calculation unit 10 is interpolated in the storage unit 11. The display device 12 displays an adjacent image. The controller 6 controls the operation content and operation timing of the gradient magnetic field sequencer 5a and the RF sequencer 5b while synchronizing them.
[0044]
Next, the operation of this embodiment will be described.
[0045]
When this MRI apparatus is activated, the controller 6 instructs the gradient magnetic field sequencer 5a and the RF sequencer 5b to start the collection pulse sequence of the SE method by the back projection method shown in FIG. 9, for example, while executing a predetermined main program. The gradient magnetic field sequencer 5a performs the Z-axis direction gradient magnetic field G for slicing based on the sequence shown in FIG._Z, X-axis direction gradient magnetic field G_X, And Y-axis direction gradient magnetic field G_YTo control. In parallel with this, the RF sequencer 5b applies a 90 ° RF pulse and a 180 ° RF pulse to the subject P in the sequence shown in FIG.
[0046]
First, Z-axis gradient magnetic field G for slicing_ZIs applied from the gradient magnetic field power supply 4 via the gradient magnetic field coils 3z and 3z, and this gradient magnetic field G_Z90 ° RF pulse is applied in parallel through the transmitter 8T and the high-frequency coil 7 when the signal rises to a certain value. As a result, a region having a predetermined slice width of the subject is selected, and spins in the plane are selectively excited and flipped to the y ′ axis (rotation coordinate).
[0047]
Next, slice gradient magnetic field G_ZThe polarity of is reversed.
[0048]
A 180 ° RF pulse is then applied. As a result, the spin is rotated 180 degrees around the y ′ axis, and the phases are aligned. When the elapsed time after the application of the 90 ° RF pulse approaches the echo time TE, an echo signal starts to be generated. Gradient field G through

gradient field coils

3x, 3x and 3y, 3y_X, G_YThis echo signal is collected via the high-frequency coil 7. These two gradient magnetic fields G_X, G_YThe intensity ratio is G for each application._X= Gcosθ, G_YThus, the projection direction in the back projection method, that is, the data collection angle kθ (see FIG. 1B) is changed.
[0049]
The collected echo signals are sequentially sent to the receiver 8R, where they are subjected to processing such as amplification, intermediate frequency conversion, phase detection, and low frequency amplification, and then A / D converted to generate echo data. The echo data is sent as raw data (k-space data) to the arithmetic unit 10 via the buffer memory 9A.
[0050]
In the gradient field echo method (FE method), a 180 ° pulse for refocusing is not used._X, G_YThe gradient magnetic field strength ratio is adjusted in the same manner.
[0051]
As described above, the relationship between the data collection angle kθ, time, and reconstruction weighting function when photographing by the back projection method is the same as that in FIG. 2 used in the above description of the principle.
[0052]
The arithmetic unit 10 receives the echo data for a plurality of images that can be continuously reconstructed, or after inputting all the echo data for the plurality of images that were intended, and then the principle of the present invention described above. Based on the above, adjacent images are continuously reconstructed by a desired number. This process is performed, for example, in the manner schematically shown in FIG.
[0053]
[Outside 9]

[0054]
[Outside 10]

[0055]
[Outside 11]

[0056]
[Outside 12]

[0057]
[Outside 13]

[0058]
As long as the image update is continuously performed, the processes in steps ST2 to ST6 are repeated. Therefore, it is possible to continuously create (reconstruct) the data of the adjacent image f0 sharing a part of the original data with respect to the original data of the slice plane collected in the time axis direction by dynamic imaging.
[0059]
Therefore, assuming that the number of projection directions in the back projection method for one image is Np, in the conventional case, every time an adjacent image is updated (created), Np FBP operations are required. By applying, for each adjacent image, the FPB calculation (to obtain a two-time difference image) is only once, and the remainder is a calculation of a slight sum difference between images (a sum-difference calculation for obtaining a two-time difference image is performed). There is only one sum calculation for obtaining the difference image once and one time, and one sum operation for obtaining the adjacent image. As a result, the amount of computation required for reconstruction can be greatly reduced compared to the continuous reconstruction of adjacent images by the conventional method, and therefore the computation load on the CPU is greatly reduced and the computation speed is significantly increased. Can be made. Moreover, the time resolution can maintain the same value as the conventional fluoroscopy.
[0060]
Second embodiment
Next, a second embodiment will be described with reference to FIG. 7 described above.
[0061]
The second embodiment relates to a second imaging method that implements the “back projection (BP) method, single slice, and movement of slice position (for example, in helical scan)” described in FIG.
[0062]
The hardware configuration in this embodiment is the same as that described above (the same applies to the following embodiments). The controller 6 commands the second imaging method of “back projection (BP) method, single slice, and movement of slice position”. The principle of continuous reconstruction of the present invention (relationship between data collection angle kθ, slice position, and reconstruction weighting function) when implementing this second imaging method is the same as that of FIG. The time axis is replaced with an axis representing the slice position, and is represented as shown in FIG.
[0063]
For this reason, data processing for continuous reconstruction of adjacent images in the arithmetic unit 10 is exactly the same as that in FIG. For this reason, the arithmetic unit 10 can perform such data processing to sequentially and sequentially reconstruct spatially adjacent images that share a part of the original data. Therefore, the FBP calculation amount can be significantly reduced as in the first embodiment, and various secondary effects can be obtained. Moreover, the spatial resolution can be maintained at a value equivalent to that of conventional fluoroscopy.
[0064]
Third embodiment
A third embodiment will be described. The third embodiment relates to “a third imaging method for performing a back projection (BP) method, a multi-slice method, and no movement of a slice position (for example, in a dynamic scan).
[0065]
Data processing for continuous reconstruction of adjacent images when the third imaging method is instructed from the controller 6 may be performed in the same manner as in the first embodiment described above for each slice plane by the multi-slice method. For this reason, in the original data collected in the time axis direction of each slice plane, the above-described processing of FIG. 10 is repeated by a desired number of times (image update), thereby continuously re-exposing adjacent images sharing a part of the original data. It can be configured, and the same effect as that of the first embodiment can be obtained.
[0066]
Fourth embodiment
A fourth embodiment will be described with reference to FIGS. 11 and 12. The fourth embodiment relates to a fourth imaging method that implements a “back projection (BP) method, a multi-slice method, and a movement of a slice position (for example, in a helical scan)”.
[0067]
The data processing for continuous reconstruction of adjacent images in the arithmetic unit 10 when this fourth imaging method is commanded is different from those in the first to third embodiments described above. Detailed description.
[0068]
FIG. 11 shows the data processing principle of continuous reconstruction according to the present invention for the fourth imaging method. FIG. 12 is an explanatory diagram for the second imaging method described above, but is shown for comparison with the fourth imaging method by changing the horizontal axis scale.
[0069]
Data collection direction, slice plane, slice position, and reconstruction when the back projection method is used as the data collection method, and the fourth imaging method with movement of the slice position by moving the bed is performed by the multi-slice method The relationship between the weight functions can be illustrated as shown in FIG. In the case of this photographing method, it is preferable to move the slice position by the number of slices (four in FIG. 11) while the projection direction is rotated by 2π. For example, if the slice thickness is 10 mm and there are four slices, the movement of the slice position is 40 mm.
[0070]
As can be seen from FIG. 11, when reconstruction of an image at a certain slice position is assumed, reconstruction is performed using a part of the data of all the first to fourth slice planes that move little by little during data collection. Will do. As shown in the figure, when the reconstruction weight function is a triangular CRWF and the number of multi-slices is 4, each slice plane shares a projection direction (data collection direction) of 180 ° (π), and the sharing angle The ranges are shifted from each other by 90 ° (2π / 4) for each slice plane (there is an overlap). An image at a desired position is reconstructed using the collected data that is shifted in this way.
[0071]
In each slice plane, the three points that are non-zero due to the second-order difference are separated from each other by 90 ° (2π / 4), as indicated by the square marks in the figure. In addition, there are three points in each slice plane that have the same projection direction (data collection direction) as the other slice planes. Therefore, in the end, in the data area covered by the reconstruction weight function, the projection directions in which the second-order difference is non-zero are the four directions A to D.
[0072]
Therefore, the calculation of the second-order difference image in the above-described principle of the invention requires four FBP calculations for the four directions A to D. In other words, as the FBP calculation, the second-order difference image can be obtained by performing only four FBP calculations, and all the projection directions are obtained every time the adjacent image is reconstructed (updated) as in the past. This frees you from the hassle of performing FBP calculations in the (data collection direction). In general, if the number of multi-slices is n, it is sufficient to perform FBP calculation in the n direction (n times) obtained by dividing 2π into n equal parts.
[0073]
Therefore, when performing the fourth imaging method, the arithmetic unit 10 performs the data processing of FIG. 10 described above, and in the processing of step ST2, the above-described n times (> 1 time; for example, 4 times) FPB. An operation is performed to calculate a second-order difference image, and other steps are performed in the same manner. Thereby, with respect to the original data (MR raw data) in the slice position direction collected by the fourth imaging method, adjacent images sharing a part of the original data can be continuously reconstructed.
[0074]
As described above, in the present embodiment, unlike the first to third embodiments, the number of FBP operations increases, but in the conventional case, FBP operations of Np times in the projection direction are performed for each image reconstruction. Since it is necessary, the present embodiment can improve the calculation efficiency by Np / n times (n: the number of multi-slices).
[0075]
In the fourth embodiment, when the number of multi-slices n is an even number, the positions in the same projection direction are separated by 180 ° (π), so that the combined gradient magnetic field G (= G_X+ G_Y) Projection beams are opposed to each other. At this time, since both of the opposing projection beams can be processed together in the FBP calculation, the number of FBP calculations can be further reduced to n / 2 times, and the calculation amount can be further reduced. That is, when the number of multi-slices n = 2, n / 2 times = 1, which is the same amount of computation as that of the first to third embodiments. The effect of this projection beam facing is due to the fact that the projection beam generated by the combined gradient magnetic field G of MRI corresponds to a so-called parallel beam (in the case of an X-ray CT scanner, it is a fan beam).
[0076]
Fifth embodiment
A fifth embodiment will be described with reference to FIG. The fifth embodiment relates to a fifth imaging method that implements a “back projection (BP) method, a multi-echo method, a single slice method, and a movement of a slice position (for example, in a helical scan).
[0077]
The multi-echo method referred to here is a so-called “divided scan” type in which different k-space data is collected for each echo and the different k-space data is combined and used as a set of k-space data. It is. In the case of a multi-echo method in which separate images are reconstructed based on each of a plurality of echoes, if the same processing as in the single slice method described above is applied to the collected data of each echo, adjacent images are continuously reconstructed. Can be configured.
[0078]
Data processing for continuous reconstruction of adjacent images in the arithmetic unit 10 when the fifth imaging method is commanded is performed based on the following principle.
[0079]
The data collection direction when the back projection method is used as the data collection method, and the fifth imaging method involving the movement of the slice position by the multi-echo method (divided scan type), single scan method, bed movement, etc., The relationship between the slice plane, slice position, and reconstruction weight function can be illustrated as shown in FIG. In this example, data is collected every 2π / 4 (= 90 °) so as to be a “divided scan” type in which the number of multi-echoes = 4 and different k-space data is collected for each echo. When data is continuously collected by the fifth imaging method, the data structure is the same as that of the fourth imaging method (multi-slice method) in FIG.
[0080]
Therefore, as in the case of the fourth embodiment, it is preferable to move the slice position by the number of echoes (four in FIG. 13) while the projection direction is rotated by 2π. For example, if the slice thickness is 10 mm and there are 4 echoes, the slice position moves 40 mm.
[0081]
As can be seen from FIG. 13, when reconstruction of an image at a certain slice position is assumed, reconstruction is performed using a part of the data of all the first to fourth echoes that move little by little during data collection. It will be. As shown in the figure, when the reconstruction weight function is a triangular CRWF and the number of echoes is 4, each echo shares a projection direction (data collection direction) of 180 ° (π), and the shared angle range is a slice. Each plane is shifted by 90 ° (2π / 4) (there is an overlap). An image at a desired position is reconstructed using the collected data that is shifted in this way.
[0082]
The three points that are non-zero in the second-order difference for each echo are separated from each other by 90 ° (2π / 4), as indicated by the square marks in the figure. In addition, for each echo, there are three points that have the same projection direction (data collection direction) as other echoes. Therefore, in the end, in the data area covered by the reconstruction weight function, the projection directions in which the second-order difference is non-zero are the four directions A to D.
[0083]
Therefore, as in the case of the fourth embodiment, the calculation of the second-order difference image according to the above-described principle of the invention requires four FBP calculations for the four directions A to D. In other words, as the FBP calculation, the second-order difference image can be obtained by performing only four FBP calculations, and all the projection directions are obtained every time the adjacent image is reconstructed (updated) as in the past. This frees you from the hassle of performing FBP calculations in the (data collection direction). In general, if the number of echoes is n, it is sufficient to perform FBP calculation in the n direction (n times) obtained by dividing 2π into n equal parts.
[0084]
Therefore, when performing the fifth imaging method, the arithmetic unit 10 performs the data processing of FIG. 10 described above, and in the processing of step ST2, the above-mentioned n times (> 1 time; for example, 4 times) FPB. An operation is performed to calculate a second-order difference image, and other steps are performed in the same manner. Thereby, it is possible to continuously reconstruct adjacent images that share a part of the original data with respect to the original data (MR raw data) in the slice position direction collected by the fifth imaging method.
[0085]
As described above, in the case of the present embodiment as well, as in the fourth embodiment, the FBP calculation amount related to reconstruction can be greatly reduced.
[0086]
In the fifth embodiment, when the number of echoes is an even number, the positions in the same projection direction are separated by 180 ° (π), so that the combined gradient magnetic field G (= G_X+ G_Y) Projection beams are opposed to each other. At this time, since both of the opposing projection beams can be processed together in the FBP calculation, the number of FBP calculations can be further increased to n / 2 as in the case of the multi-slice method (in the case of the fourth imaging method). The amount of calculation can be further reduced.
[0087]
Sixth embodiment
A sixth embodiment will be described. The sixth embodiment relates to a sixth imaging method that performs a “back projection (BP) method, a“ divided scan ”type multi-echo method, a single slice method, and no movement of a slice position (such as dynamic scan). .
[0088]
When the sixth imaging method is instructed by the controller 6, the description (see FIG. 13) regarding the slice position in the fifth embodiment is replaced with “time”, and the same data processing as in the fifth embodiment is performed. The unit 10 may be executed. In the case of the single slice method, whether or not the slice position is moved does not affect the data processing method. Thereby, with respect to the original data collected in the time axis direction of the single slice plane, adjacent images sharing a part of the original data can be reconstructed sequentially and continuously.
[0089]
Seventh embodiment
A seventh embodiment will be described. The seventh embodiment relates to a seventh imaging method that implements a “back projection (BP) method, a“ divided scan ”type multi-echo method, a multi-slice method, and no movement of a slice position (such as dynamic scan). .
[0090]
When the controller 6 instructs the seventh imaging method, the same data processing as in the sixth embodiment described above may be executed by the arithmetic unit 10 for each slice plane by the multi-slice method. As a result, adjacent images that share a part of the original data can be reconstructed sequentially and continuously with respect to the original data collected in the time axis direction of each slice plane.
[0091]
Eighth embodiment
An eighth embodiment will be described. The eighth embodiment relates to an eighth imaging method that implements a “back projection (BP) method, a“ divided scan ”type multi-echo method, a multi-slice method, and a movement of a slice position (helical scan or the like). .
[0092]
The principle of the present invention in the case of the eighth imaging method is shown in FIG. When the multi-echo method and the multi-slice method are employed, the data that can be collected simultaneously is “number of echoes NE × number of multi-slices NS”. This figure is an example in which NE = 4 and NS = 4, and NE × NS = 16 data are collected simultaneously as indicated by white circles. In this case, it is preferable that the slice position is moved by NE × NS = 16 while the projection direction is rotated by 2π.
[0093]
Assuming that an image is reconstructed at a certain slice position, all the “NE × NS” data that move little by little during data collection are used partly. When the reconstruction weight function is a triangular CRWF and “NE × NS = 4 × 4 = 16” simultaneous data collection, each data shares its projection direction (data collection direction) by 45 ° and its sharing angle The range is shifted by 2π / 16 (= 22.5 °) for each slice. An image at a desired slice position is reconstructed using the acquired data that is shifted in this way.
[0094]
The three points that are non-zero in the second-order difference for each echo are separated from each other by 2π / 16 (= 22.5 °). Therefore, similarly to the fourth and fifth imaging methods (fourth and fifth embodiments), the calculation of the second-order difference image in the above-described principle of the invention requires 16 FBP operations. In other words, as the FBP calculation, the second-order difference image can be obtained by performing only 16 FBP calculations, and as in the conventional case, every projection direction is regenerated for each reconstruction (update) of the adjacent image. This frees you from the hassle of performing FBP calculations in the (data collection direction). In general, if “the number of echoes NE × the number of multi-slices NS = n”, n times of FBP calculations in the n direction obtained by equally dividing 2π into n are sufficient.
[0095]
Therefore, when performing the eighth imaging method, the arithmetic unit 10 performs the above-described n times (for example, 16 times) of FPB arithmetic in the processing of step ST2 while performing the data processing of FIG. A second-order difference image is calculated. Thereby, it is possible to continuously reconstruct adjacent images that share a part of the original data with respect to the original data (MR raw data) in the slice position direction collected by the eighth imaging method.
[0096]
Thus, in the case of this embodiment as well, the FBP calculation amount related to reconstruction can be greatly reduced as compared with the conventional method.
[0097]
In the eighth embodiment, when “the number of echoes NE × the number of multi-slices NS = n” is an even number, the positions in the same projection direction are separated by 180 ° (π). Since the projection beams according to are opposed to each other, both of the opposed projection beams can be subjected to the FBP calculation together. That is, the number of FBP calculations can be further reduced to “n (= NE × NS) / 2” times.
[0098]
Other embodiments
First example(Example of reconstructing images skipping)
In each of the above-described embodiments, the collected original data is an image for creating an adjacent image while shifting the original data to the adjacent data one by one, such as 1 to 128, 2 to 129, 3 to 130, etc. Processing was shown. The present invention is not necessarily limited to such a mode of moving one by one, and the original data is skipped by two or more, for example, 1 to 128, 33 to 160, 65 to 192, etc. The adjacent images may be created by moving the so-called blocks. The image creation method accompanying the movement for each block is a method known in the field of X-ray CT (for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 6-7342 (Japanese Patent Application No. 4-168919), Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-206105 (Japanese Patent Application Laid-Open No. (See Japanese Patent Application No. 7-20224).
[0099]
That is, there are various types of data collection methods in MRI as in the above-described embodiment, but the image creation methods accompanying the movement for each block are described in FIGS. 2, 7, 11, 13, and 14. A data group ("multi-echo number NE x multi-slice number NS" data) can be processed by X-ray CT.
[0100]
Second example(Other examples of scanning methods)
In the embodiment described above, the back projection (BP) method is adopted as the scanning method, but the scanning method to which the present invention is applicable is not necessarily limited to the BP method.
[0101]
First, the present invention can also be applied to magnetic resonance imaging in which the scanning method is the FT method (see FIG. 1A) as described above. In other words, the projection direction in the BP method may be similarly processed as the phase encoding amount. Since the calculation process of image creation in the BP method is performed for each FBP projection direction, the data calculation amount is proportional to the projection direction. In the case of calculation processing for image creation by the FT method, it is common to use a fast Fourier transform algorithm (FFT) as the calculation method, so that the calculation amount does not decrease in proportion to the decrease in the number of original data. However, the amount of calculation can be reduced by applying the continuous reconstruction method of the present application.
[0102]
Further, the present invention can be similarly applied to other various scanning methods such as a spiral scanning method (see FIG. 1C).
[0103]
Third example(Example of changing the order of data collection)
In magnetic resonance imaging, the acquisition sequence of MR data can be freely changed by controlling the data acquisition pulse sequence by software. An application example of the present invention that accompanies this change in the data collection order will be described by taking the imaging method of FIG. 2 as an example.
[0104]
[Outside 14]

[0105]
[Outside 15]

[0106]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, in magnetic resonance imaging, an image already obtained from a series of data composed of MR original data continuously or temporally acquired by continuous scanning (initial stage). Image) and temporally or spatially adjacent images that share a part of the original data (k-space data), creating the desired number of images continuously while updating sequentially based on adding the difference data of both images Since (reconstruction) can be performed, it is possible to eliminate the situation where a huge amount of reconstruction calculation has to be performed every time each adjacent image is created as in the past, and the amount of computation associated with the continuous creation of such adjacent images Can be overwhelmingly reduced. Thereby, it is possible to give a surplus power to the calculation means by reducing the calculation load, and it is possible to create adjacent images quickly and continuously.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram showing various data collection methods (scan methods) to which the present invention can be applied.
FIG. 2 is an explanatory diagram of a first imaging method (BP method, single slice method, no movement of slice position) exemplified to explain the principle of image creation according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram showing various reconstruction weight functions applicable to the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing types of reconstruction methods related to data collection that can be applied to the present invention.
FIG. 5 is a diagram for explaining the principle of data processing for continuous reconstruction of adjacent images according to the present invention.
FIG. 6 is a schematic diagram showing a relationship between an image and a differential image related to continuous reconstruction of adjacent images in the present invention.
FIG. 7 is an explanatory diagram of a second imaging method (BP method, single slice method, with movement of slice position) exemplified for explaining the principle of image creation according to the present invention.
FIG. 8 is a schematic block diagram of an MRI apparatus according to each embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a timing chart showing an example of a data collection sequence according to the BP method.
FIG. 10 is a schematic flowchart showing an example of continuously creating (reconstructing) adjacent images.
FIG. 11 is an explanatory diagram of a fourth imaging method (BP method, multi-slice method, with movement of slice position) to which the present invention can be applied.
FIG. 12 is an explanatory diagram of a second imaging method that is provided for comparison with the fourth imaging method.
FIG. 13 is an explanatory diagram of a fifth imaging method (BP method, multi-echo method, with movement of slice position) to which the present invention can be applied.
FIG. 14 is an explanatory diagram of an eighth imaging method (BP method, multi-echo method, multi-slice method, and movement of slice position) to which the present invention can be applied.
[Explanation of symbols]
1 Magnet
2 Static magnetic field power supply
3 Gradient magnetic field coil unit
4 Gradient magnetic field power supply
5 Sequencer
6 Controller
8T transmitter
8R receiver
9A Raw data storage buffer memory
9B Image calculation buffer memory
10 Arithmetic unit
11 Storage unit
12 Display
13 Input device

Claims

Continuously reconstructing temporally or spatially adjacent MRI images from a series of data consisting of MR original data, which is k (frequency) space data of images collected continuously in time or space In the MRI apparatus
Based on the said series of data, and data of the initial image, and wherein the MR images and in time or space opposite direction of the initial first-order difference images between neighboring images adjacent to the initial image data Initial data creation means for creating initial data comprising :
Data computing means for computing data related to the difference between the adjacent MR image and the initial image by partially sharing the MR original data with the initial image;
An MRI apparatus comprising: addition means for adding the difference-related data to the initial image.

The difference-related data by the data calculation means is the second floor consisting of data of the first-order difference image between the initial image and the MR image, and the difference between the first-order difference image and the initial first-order difference image. MRI apparatus of claim 1, wherein comprising a data of the differential image.

The MRI apparatus according to claim 2, wherein the second-order difference image data, the first-order difference image data, and the MR image data are calculated in this order.

4. The MRI apparatus according to claim 3 , wherein the data of the second-order difference image is calculated by a sum difference calculation of the original data and a filtered back projection (FBP) calculation in only one direction.

The MRI apparatus according to claim 4 , wherein the first-order difference image data is calculated by a sum of the initial first-order difference image data and the second-order difference image data.

6. The MRI apparatus according to claim 5, wherein the MR image data is calculated by a sum of the initial image data and the first-order difference image data.

The MR image data is replaced with the initial image data, and the first-order difference image data is replaced with the initial first-order difference image data to calculate the difference-related data and add the difference-related data to the initial image. The MRI apparatus according to claim 6, comprising means for repeating the steps.

The MRI apparatus according to claim 1, wherein the series of data is data collected based on a multi-slice method.

The MRI apparatus according to claim 8 , wherein the multi-slice method is a method in which a slice position continuously moves with scanning.

The MRI apparatus according to claim 1, wherein the series of data is data collected based on a multi-echo method.

The MRI apparatus according to claim 10 , wherein the multi-echo method is a method of collecting data arranged in different regions in the k-space of an image for each echo.

The MRI apparatus according to claim 10 or 11 , wherein the multi-echo method is a system in which a slice position continuously moves with a scan.

The MRI apparatus according to claim 1, wherein the series of data is collected in an arbitrary order on a k-space of an image.