JP7746293B2 - アンダーサンプリング係数の自動化された調整 - Google Patents

Description

本発明は、磁気共鳴撮像に関し、特には、圧縮センシング磁気共鳴撮像に関する。

患者の身体内の画像を生成するための手順の一部として、原子の核スピンを整列させるために磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）スキャナにより大きな静磁場が使用される。この大きな静磁場は、Ｂ０磁場又は主磁場と呼ばれる。磁気共鳴撮像システムは、ｋ空間においてデータをサンプリングし、このｋ空間データから磁気共鳴画像を再構成する。

対象の様々な量又は特性は、ＭＲＩを使用して空間的に測定できる。ＭＲＩの欠点は、ｋ空間データを取得するのに時間が掛かることである。被験者にとり、ｋ空間データの取得の間静止したままでいることは困難であろう。圧縮センシング磁気共鳴撮像法は、アンダーサンプリングされたｋ空間データを使用して磁気共鳴撮像画像を再構成することを可能にすることにより取得時間を短縮する。現在のところ、操作者が、ｋ空間データがどの様にサンプリングされるかに影響を与えるアンダーサンプリング係数（加速係数もしても知られる）を選択している。取得されたｋ空間データが少なすぎる場合、より少ないアンダーサンプリングで取得を繰り返す必要がある。

米国特許出願公開第２０１８／０２０３０８１号は、辞書を使用する磁気共鳴（「ＭＲ」）システムを使用して対象の定量的パラメータを推定するためのシステム及び方法を開示している。該辞書は、データを取得する際に使用される取得パラメータを疎にサンプリングする複数の信号テンプレートを含み得る。取得されたデータは、ニューラルネットワークを使用して上記辞書と比較される。このように、従来のＭＲＦ再構成システム及び方法よりも計算的に効率が高く、データ記憶要件が低減されたシステム及び方法が提供される。米国特許出願公開第２０１５／１０８９７８号は、磁気共鳴撮像用の疎サンプリングのための戦略に関するものである。より具体的には、この既知の戦略は、基本可変密度サンプリングパターンを選択することを含む。この基本可変密度サンプリングパターンは、ユーザにより供給される基準に基づいて選択される。次いで、該基本可変密度サンプリングパターンのスキャン時間が、シミュレーション分析により又はルックアップテーブルから決定される。許容できないスキャン時間に対抗するために、当該可変密度サンプリングパターンを変更して、スキャン時間を増加させることなく、サンプリングされるｋ空間領域を最大化する。

本発明は、独立請求項における医療システム、コンピュータプログラム及び方法を提供するものである。実施形態は、従属請求項に記載される。

実施形態は、予測されたアンダーサンプリング係数（予測アンダーサンプリング係数）を選択する改善された手段を提供することができる。ニューラルネットワークは、磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、予測アンダーサンプリング 係数を出力するように構成又はトレーニングされる。前記磁気共鳴スキャンパラメータは磁気共鳴撮像システムの構成を記述するもので、該磁気共鳴撮像システムを制御するために使用されるパルスシーケンスコマンドの構成を含む。予測アンダーサンプリング係数は、磁気共鳴信号の取得前のアンダーサンプリングの適切な値の予測を表す。すなわち、アンダーサンプリングは、ｋ空間のスキャン前に予測又は推定される。このように、予測アンダーサンプリングは、事前に予測されたアンダーサンプリング係数と一致するサンプリングパターン及びサンプリング密度関数に従ってｋ空間をスキャンすることによる磁気共鳴信号のサンプリングの開始時にすでに利用可能にされる。予測アンダーサンプリング係数は、ｋ空間をサンプリングすることによるＭＲデータの取得の開始前に、入力スキャンパラメータに応じてトレーニングされたニューラルネットワークにより利用可能にされる。ニューラルネットワークは、適切なアンダーサンプリング係数とスキャンパラメータ（の組）との組み合わせに関連する成功した画像取得に関する履歴データからトレーニングできる。

一態様において、本発明はマシン実行可能命令を記憶するメモリを備えた医療システムを提供する。該メモリは、更に、ニューラルネットワークを記憶する。該ニューラルネットワークは、磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、予測アンダーサンプリング係数を出力するように構成される。本明細書で使用される磁気共鳴スキャンパラメータは、磁気共鳴撮像システムの構成及び／又は該磁気共鳴撮像システムを制御するために使用されるパルスシーケンスコマンドの構成を包含する。

パルスシーケンスコマンド及び磁気共鳴撮像システムの構成の両方において可能な個々の設定又は調整は、予測アンダーサンプリング係数に対する影響を有し得る。当該アンダーサンプリング係数は、圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルが実行される場合のためのアンダーサンプリング係数である。磁気共鳴スキャンパラメータは、磁気共鳴撮像システムの構成を記述する。この磁気共鳴撮像システムの構成は、パルスシーケンスコマンドの構成も包含する。

当該医療システムは、更に、磁気共鳴撮像システムを制御するように構成された計算システムを備える。前記マシン実行可能命令の実行は、該計算システムに、ｋ空間データを圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従って取得するように磁気共鳴撮像システムを制御するよう構成されたパルスシーケンスコマンドを受信させる。該マシン実行可能命令の実行は、更に、上記計算システムに磁気共鳴スキャンパラメータを受信させる。パルスシーケンスコマンド及び磁気共鳴スキャンパラメータは、種々の異なる方法で受信できる。磁気共鳴スキャンパラメータ及びパルスシーケンスコマンドのための特定の構成を有するパルスシーケンスコマンドは、幾つかの事例では、ユーザインターフェースから受信され得る。他の場合において、パルスシーケンスコマンド及び磁気共鳴スキャンパラメータは、前記メモリから取り出すことにより受信され得る。

当該マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに磁気共鳴スキャンパラメータをニューラルネットワークに入力することに応答して予測アンダーサンプリング係数を受信させる。当該マシン実行可能命令の実行は、更に、計算システムにパルスシーケンスコマンドをアンダーサンプリング係数に基づいてｋ空間データのサンプリングを修正するように調整させる。例えば、磁気共鳴撮像システムがｋ空間データを取得する場合、該データは単一のラインとしてのｋ空間データのグループで、又はしばしばショットと呼ばれ得るものとして取得される。当該パルスシーケンスコマンドの調整は、ｋ空間データがどの様にサンプリングされるかを、当該予測アンダーサンプリング係数と合致するように修正する。

アンダーサンプリング係数は、プリアンダーサンプリングをナイキスト定理に対して測る係数である。この実施形態は、アンダーサンプリング係数を設定する改善された手段を提供できるので、有益であり得る。アンダーサンプリング係数が十分に低減されなくても、磁気共鳴画像に対する悪影響はない。しかしながら、アンダーサンプリング係数が最適に設定される場合よりも、ｋ空間データを取得するの長い時間が掛かる。アンダーサンプリング係数が低すぎる場合、結果としての磁気共鳴画像は悪化され得る。ニューラルネットワークの使用は、より多様な係数、及び人の操作者によっては考慮することができない係数も使用したアンダーサンプリング係数の設定を可能にし得る。通常、人の操作者がアンダーサンプリング係数を手動で調整する。人は、様々な係数を調べてから、アンダーサンプリング係数を調整し得る。このことは、通常、操作者の経験に基づいて築き上げられ、一般的に成り行き任せのプロセスである。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはラジオ波コイル構成を含む。これには、ラジオ波コイルの数及び配置が含まれ得る。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは二次元又は三次元スキャンを指定するスキャンモードを含む。これは、基本的に、ｋ空間データがどの様に３次元的に又は２次元スライスのために取得されるかを識別する。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは、パルスシーケンスコマンドのコントラストを指定するシーケンスタイプを含む。パルスシーケンスコマンド内の種々のパラメータを使用して、画像のコントラストを変更できる。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはエコー時間を含む。これは、パルスシーケンスコマンドで設定され得る基本的な値である。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはパルス繰り返し時間を含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはボクセルサイズ又は三次元空間分解能を含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは三次元視野を含む。

上記ボクセルサイズ又は３次元空間解像度及び３次元視野は、視野及びボクセルサイズとして、多少冗長である。これらは一緒になって、視野及びマトリックスサイズ、又はボクセルサイズ及びマトリックスサイズに関する情報を提供する。当該パラメータの多くは、磁気共鳴撮像システムを構成する際に幾らかの重複する冗長性を有している。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはｋ空間サンプリング中のラジオ波帯域幅を含む。

上述した磁気共鳴スキャンパラメータは、ニューラルネットワークをトレーニングするために使用される場合に、正確なアンダーサンプリング係数の生成をもたらすようなスキャンパラメータの核心を有し得る。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは、実行される信号平均の数を含む。

以下に記載される磁気共鳴スキャンパラメータは、アンダーサンプリング係数の推定値を更に改善する効果を有し得る磁気共鳴スキャンパラメータである。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは、使用されている脂肪抑制プロトコルのタイプを更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは、パルスシーケンスコマンドで指定されるフリップ角を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはスキャン時間を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは視野の向きを更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは折り返し方向を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはダイナミックスキャンの数を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは使用される造影剤のタイプを更に含む。造影剤が特定の磁気共鳴撮像プロトコルに使用される場合、使用される造影剤のタイプは、勿論、重要なスキャンパラメータであり得る。しかしながら、全ての磁気共鳴撮像プロトコルが造影剤を使用するわけではない。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは再構成ボクセルサイズ又は再構成マトリックスサイズを更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはパルスシーケンスコマンドに使用されるプレパルスのタイプ又は選択を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは、部分フーリエハーフスキャンプロトコルの実施、又は部分フーリエハーフスキャンプロトコルの実施の選択を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは検査される解剖学的部分を更に含む。これは、例えば、検査されている身体の特定のビュー及び／又は領域であり得る。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは使用されるショットタイプを更に含む。ショットは、単一の取得として取得される一群のｋ空間データポイントである。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはｋ空間プロファイル順序を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはｋ空間軌道を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは生理学的同期のタイプを更に含む。これは、例えば、心臓のフェーズ又は呼吸のフェーズとの同期であり得る。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは拡散符号化技術のタイプを更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータはｋ空間分割係数を更に含む。

他の実施形態において、磁気共鳴スキャンパラメータは同じｋ空間ラインを取得するために使用されるエコーの数を更に含む。

他の実施形態において、前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに、記録保管されたスキャンパラメータデータを磁気共鳴スキャンパラメータデータベースから取得させる。これらデータは、例えば、種々のタイプの走査のためのパルスシーケンスに使用される種々のパラメータを含み得る。これは、アンダーサンプリング係数も含むであろう。当該方法は、記録保管されたスキャンパラメータデータから記録保管されたトレーニングデータを構築するプロセスを更に含む。これは、例えば、アンダーサンプリング係数の値及び使用される磁気共鳴スキャンパラメータを抽出することであり得る。この場合、上記トレーニングデータはニューラルネットワークへの入力としての磁気共鳴スキャンパラメータを含むことができ、実際に使用されたサンプリング係数をニューラルネットワークの出力と比較することができる。前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムにニューラルネットワークを上記記録保管されたトレーニングデータを使用してトレーニングさせる。これは、例えば逆伝播アルゴリズムを使用して実行できる。

他の実施形態において、上記記録保管されたトレーニングデータは遠隔的に受信される。

他の実施形態において、該記録保管されたトレーニングデータはネットワーク接続を介して遠隔的に受信される。これにより、例えば、様々な場所及び現場からのデータを使用したニューラルネットワークのトレーニングが可能になる。

他の実施形態において、当該医療システムは前記磁気共鳴撮像システムを更に備える。前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに磁気共鳴撮像システムをパルスシーケンスコマンドで制御することによりｋ空間データを収集させる。該マシン実行可能命令の実行は、更に、計算システムにｋ空間データから磁気共鳴画像データを再構成させる。該磁気共鳴画像データは、磁気共鳴画像を形成するために２次元的に又は３次元的にレンダリングされ得るデータである。

他の実施形態において、当該医療システムはユーザインターフェースを更に備える。前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに、パルスシーケンスコマンドを調整する前に、該ユーザインターフェース上にアンダーサンプリング係数及び磁気共鳴スキャンパラメータの少なくとも一部を表示させる。前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに、アンダーサンプリング係数を表示することに応答して、ユーザインターフェースから予測アンダーサンプリング係数を受信させる。パルスシーケンスコマンドは、該予測アンダーサンプリング係数を使用して調整される。この実施形態において、ニューラルネットワークは依然としてアンダーサンプリング係数を提供するが、操作者は該係数をユーザインターフェースを使用して修正又は変更する機会を有する。

他の実施形態において、前記マシン実行可能命令の実行は、更に、前記計算システムに、磁気共鳴スキャンパラメータ及び予測アンダーサンプリング係数からユーザ固有のトレーニングデータを構築させる。該マシン実行可能命令の実行は、更に、該計算システムに、ニューラルネットワークを該ユーザ固有のトレーニングデータを使用してトレーニングさせる。該ユーザ固有のトレーニングデータは、例えば、磁気共鳴スキャンパラメータ及び予測アンダーサンプリング係数を抽出し、次いで、ニューラルネットワークをトレーニングするための逆伝播に使用できるデータを作成することを含み得る。これは、例えば、ニューラルネットワークをローカルな好みに関して及び／又は使用されるローカルなパルスシーケンスコマンド若しくはプロトコルに関してトレーニングするために使用できるので、有益であり得る。

他の実施形態において、当該ニューラルネットワークは多層ニューラルネットワークである。実験では、トレーニングされた場合、多層ニューラルネットワークはアンダーサンプリング係数を予測する優れた仕事をすることを示した。

他の実施形態において、該多層ニューラルネットワークは少なくとも６つの層を含む。該少なくとも６つの層の各々は、隣接する層に対して全結合される。後に記載される例において、アンダーサンプリング係数の予測のパフォーマンスは、７層を使用した多層ニューラルネットワークで果たされた。６層の多層ニューラルネットワークも適切に機能するであろう。７層の多層ニューラルネットワークは、更に良好に動作する。

他の態様において、本発明はニューラルネットワークをトレーニングする方法を提供する。該方法は、記録保管されたスキャンパラメータデータを磁気共鳴スキャンパラメータデータベースから取り込むステップを含む。該方法は、更に、上記記録保管されたスキャンパラメータデータから記録保管されたトレーニングデータを構築し、次いで該記録保管されたトレーニングデータを使用してニューラルネットワークをトレーニングするステップを含む。このトレーニングするステップは、逆伝搬（誤差逆伝搬）アルゴリズムを使用して実行できる。前述した医療システムのニューラルネットワークは、この方法を使用して事前にトレーニングすることができる。

他の態様において、本発明は医療システムを動作させる方法を提供する。該方法は、ｋ空間データを圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従って取得するように磁気共鳴撮像システムを制御するよう構成されたパルスシーケンスコマンドを受信するステップを含む。該方法は、上記パルスシーケンスコマンドの構成及び磁気共鳴撮像システムの構成を記述する磁気共鳴スキャンパラメータを受信するステップを更に含む。

該方法は、磁気共鳴スキャンパラメータをニューラルネットワークに入力することに応答して、予測アンダーサンプリング係数を受信するステップを更に含む。該ニューラルネットワークは、磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、予測アンダーサンプリング係数を出力するように構成される。該方法は、更に、パルスシーケンスコマンドを、ｋ空間データのサンプリングパターンを予測アンダーサンプリング係数に基づいて修正するように調整するステップを含む。

他の態様において、本発明は医療システムを制御するように構成された計算システムにより実行するためのマシン実行可能命令を含むコンピュータプログラムを提供する。該コンピュータプログラムは、前記ニューラルネットワークも含み得る。上記マシン実行可能命令の実行は上記計算システムに、磁気共鳴撮像システムを圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように制御するよう構成されたパルスシーケンスコマンドを受信させる。該マシン実行可能命令の実行は、更に、計算システムに、パルスシーケンスコマンドの構成及び磁気共鳴撮像システムの構成を記述する磁気共鳴スキャンパラメータを受信させる。

該マシン実行可能命令の実行は、更に、計算システムに、磁気共鳴スキャンパラメータをニューラルネットワークに入力することに応答して、予測アンダーサンプリング係数を受信させる。該ニューラルネットワークは、磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、予測アンダーサンプリング係数を出力するように構成される。該マシン実行可能命令の実行は、更に、計算システムにパルスシーケンスコマンドを、予測アンダーサンプリング係数に基づいてｋ空間データのサンプリング又はサンプリングパターンを修正するように調整させる。

本発明の上述した実施形態の１以上は、組み合わされた実施形態が相互に排他的でない限り、組み合わせることができることが理解される。

当業者により理解されるように、本発明の態様は、装置、方法又はコンピュータプログラム製品として具現化できる。したがって、本発明の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、又は全て一般的に本明細書においては「回路」、「モジュール」若しくは「システム」として参照され得るソフトウェア及びハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形態をとることができる。更に、本発明の態様は、コンピュータ実行可能コードが具現化された１以上のコンピュータ可読媒体で具現化されたコンピュータプログラム製品の形をとることができる。

１以上のコンピュータ可読媒体の如何なる組み合わせも利用できる。該コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読記憶媒体であり得る。本明細書で使用される「コンピュータ可読記憶媒体」は、コンピューティング装置のプロセッサ又は計算システムにより実行可能な命令を記憶できる如何なる有形の記憶媒体も包含する。該コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体と呼ぶことができる。コンピュータ可読記憶媒体は、有形コンピュータ可読媒体とも呼ばれ得る。幾つかの実施形態において、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピューティング装置の計算システムによりアクセスできるデータを記憶することもできる。コンピュータ可読記憶媒体の例は、これらに限られるものではないが、フロッピーディスク（登録商標）、磁気ハードディスクドライブ、ソリッドステートハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢ サムドライブ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、光磁気ディスク、及び計算システムのレジスタファイルを含む。光ディスクの例は、例えばＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＷ又はＤＶＤ－Ｒディスク等のコンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）を含む。コンピュータ可読記憶媒体という用語は、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータ装置によりアクセス可能な種々のタイプの記録媒体も指す。例えば、データは、モデムを介して、インターネットを介して、又はローカルエリアネットワークを介して取得できる。コンピュータ可読媒体上に具現化されたコンピュータ実行可能コードは、これらに限定されるものではないが、無線、有線、光ファイバーケーブル、ＲＦ等、又は上記の任意の適切な組み合わせを含む、如何なる適切な媒体を使用して送信することもできる。

コンピュータ可読信号媒体は、例えばベースバンドに又は搬送波の一部としてコンピュータ実行可能コードが組み込まれた伝播データ信号を含み得る。このような伝搬信号は、これらに限定されるものではないが、電磁的、光学的又はそれらの任意の適切な組み合わせを含む種々の形態のいずれかを取ることができる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読記憶媒体ではなく、命令実行システム、装置又はデバイスにより若しくはこれらに関連して使用するためのプログラムを通信、伝達又は移送できる任意のコンピュータ可読媒体であり得る。

「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読記憶媒体の一例である。コンピュータメモリは、計算システムに直接アクセスできる任意のメモリである。「コンピュータ記憶部」又は「記憶部」は、コンピュータ可読記憶媒体の他の例である。コンピュータ記憶部は、任意の不揮発性コンピュータ可読記憶媒体である。幾つかの実施形態において、コンピュータ記憶部はコンピュータメモリでもあり得、その逆でもあり得る。

本明細書で使用される「計算システム」は、プログラム、マシン実行可能命令又はコンピュータ実行可能コードを実行できる電子部品を包含する。上記「計算システム」の例を含む計算システムへの言及は、１以上の計算システム又は処理コアを含む可能性があると解釈されるべきである。該計算システムは、例えば、マルチコアプロセッサであり得る。計算システムは、単一のコンピュータシステム内の又は複数のコンピュータシステムに分散された計算システムの集合も指し得る。計算システムという用語は、各々がプロセッサ又は計算システムを有する計算装置の集合又はネットワークも指し得ると解釈されるべきである。マシン実行可能コード又は命令は、同じコンピューティング装置内にある、又は複数のコンピューティング装置に分散されている場合もある複数の計算システム若しくはプロセッサにより実行され得る。

マシン実行可能命令又はコンピュータ実行可能コードは、プロセッサ又は他の計算システムに本発明の態様を実行させる命令又はプログラムを含み得る。本発明の態様に関する処理を実行するためのコンピュータ実行可能コードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、Ｃ＋＋等のオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は類似のプログラミング言語であってマシン実行可能命令にコンパイルされる従来の手順的プログラミング言語を含む１以上のプログラミング言語の如何なる組み合わせで書くこともできる。幾つかの事例において、コンピュータ実行可能コードは、高級言語の形式又は事前コンパイルされた形式であり得、マシン実行可能命令をオンザフライで生成するインタープリタと組み合わせて使用することができる。他の事例において、マシン実行可能命令又はコンピュータ実行可能コードは、プログラム可能な論理ゲート アレイのプログラミングの形式であり得る。

コンピュータ実行可能コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンのソフトウェアパッケージとして部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバー上で実行できる。後者のシナリオにおいて、リモートコンピュータはユーザのコンピュータにローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイド エリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを介して接続でき、又は該接続は外部コンピュータに対して行うことができる（例えば、インターネットサービスプロバイダーを使用してインターネット経由で）。

本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）及びコンピュータプログラム製品のフローチャート図及び／又はブロック図を参照して説明される。フローチャート、解説図及び／又はブロック図の各ブロック若しくはブロックの一部は、適用可能な場合、コンピュータ実行可能コードの形態のコンピュータプログラム命令により実施化できることが理解される。更に、相互に排他的でない場合、異なるフローチャート、解説図及び／又はブロック図におけるブロックの組み合わせを組み合わせることができることも理解される。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置の計算システムに供給されてマシンを形成し、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置の計算システムを介して実行する命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくは複数のブロックで指定された機能／動作を実施するための手段を生成するようにする。

これらのマシン実行可能命令又はコンピュータプログラム命令はコンピュータ可読媒体にも記憶できて、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置又は他の装置を特定の態様で機能するよう指示することができ、該コンピュータ可読媒体に記憶された命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくは複数のブロックで指定された機能／動作を実施する命令を含んだ製品を生成するようにする。

マシン実行可能命令又はコンピュータプログラム命令は、コンピュータ、他のプログラム可能なデータ処理装置又は他の装置にロードされて、一連の処理ステップがコンピュータ、他のプログラム可能な装置又は他の装置上で実行されるようにすることもでき、これによりコンピュータで実施される処理を生成し、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置上で実行される命令が、フローチャート及び／又はブロック図のブロック若しくは複数のブロックで指定された機能／動作を実施するためのプロセスを提供するようにする。

本明細書で使用される「ユーザインターフェース」とは、ユーザ又は操作者がコンピュータ又はコンピュータシステムと対話できるようにするインターフェースである。「ユーザインターフェース」は、「人インターフェース装置」とも呼ばれ得る。ユーザインターフェースは、操作者に情報又はデータを供給し、及び／又は操作者から情報又はデータを受信できる。ユーザインターフェースは、操作者からの入力がコンピュータにより受信されることを可能にでき、コンピュータからユーザに出力を供給できる。言い換えると、ユーザインターフェースは操作者がコンピュータを制御又は操作することを可能にする一方、該インターフェースはコンピュータが操作者の制御又は操作の効果を示すことを可能にする。ディスプレイ又はグラフィックユーザインターフェースでのデータ又は情報の表示は、操作者に情報を供給する一例である。キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、ポインティングスティック、グラフィックタブレット、ジョイスティック、ゲームパッド、ウエブカメラ、ヘッドセット、ペダル、有線グローブ、リモコン及び加速度計を介したデータの受信は、全て、操作者から情報又はデータを受信する例である。

本明細書で使用される「ハードウェアインターフェース」は、コンピュータシステムの計算システムが外部計算デバイス及び／又は装置と対話し、及び／又はこれらを制御することを可能にするインターフェースを包含する。ハードウェアインターフェースは、計算システムが制御信号又は命令を外部の計算デバイス及び／又は装置に送信することを可能にできる。ハードウェアインターフェースは、計算システムが外部の計算デバイス及び／又は装置とデータを交換することも可能にできる。ハードウェアインターフェースの例は、これらに限定されるものではないが、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ１３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ１２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ－２３２ポート、ＩＥＥＥ－４８８ポート、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続、無線ローカルエリアネットワーク接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット（登録商標）接続、制御電圧インターフェース、ＭＩＤＩインターフェース、アナログ入力インターフェース、デジタル入力インターフェースを含む。

本明細書で使用される「ディスプレイ」又は「表示装置」は、画像又はデータを表示するように適合された出力装置又はユーザインターフェースを包含する。ディスプレイは、視覚的、聴覚的又は触覚的データを出力できる。ディスプレイの例は、これらに限定されるものではないが、コンピュータモニタ、テレビ画面、タッチスクリーン、触覚電子ディスプレイ、点字スクリーン、陰極線管（ＣＲＴ）、蓄積管、双安定ディスプレイ、電子ペーパー、ベクターディスプレイ、フラットパネルディスプレイ、真空蛍光表示管（ＶＦ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスディスプレイ（ＥＬＤ）、プラズマディスプレイパネル（ＰＤＰ）、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、有機発光ダイオードディスプレイ（ＯＬＥＤ）、プロジェクタ、ヘッドマウントディスプレイを含む。

Ｋ空間データは、本明細書においては、磁気共鳴撮像スキャン中に磁気共鳴装置のアンテナを使用して原子スピンにより放出されたラジオ波信号の記録された測定値であると定義される。磁気共鳴データは、断層撮影医用画像データの一例である。

磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）画像、ＭＲ画像、又は磁気共鳴撮像データは、本明細書では、磁気共鳴撮像データ内に含まれる解剖学的データの再構成された二次元又は三次元視覚化であると定義される。この視覚化は、コンピュータを使用して実行できる。

後述される説明においては、本発明の好ましい実施形態が、例示のみとして、図面を参照して説明される。

図１は、医療システムの一例を示す。 図２は、図１の医療システムを動作させる方法の一例を示すフローチャートである。 図３は、医療システムの他の例を示す。 図４は、図３の医療システムを動作させる方法の一例を示すフローチャートである。 図５は、ニューラルネットワークのトレーニングを示す。 図６は、図５のニューラルネットワークの使用を示す。 図７は、ニューラルネットワークの磁気共鳴撮像システムへの統合を示す。 図８は、ニューラルネットワークのテスト結果を示すプロットである。 図９は、ニューラルネットワークの他のテスト結果を示す円グラフである。 図１０は、ニューラルネットワークの他のテスト結果を示す円グラフである。

図における同様の番号の要素は、等価な要素であるか又は同一の機能を果たす。先に説明された要素は、機能が同等である場合、後の図では必ずしも説明されるとは限らない。

図１は医療システム１００の一例を示す。この例において、医療システム１００はコンピュータ１０２を有する。医療システム１００は、更に、計算システム１０６に接続されたハードウェアインターフェース１０４を有する。計算システム１０６は、１以上の位置に配置される１以上のプロセッサ又は他の計算システムを表そうとするものである。ハードウェアインターフェース１０４は、存在する場合、医療システム１００の他の構成要素を制御するために使用され得る。例えば、医療システム１００は磁気共鳴撮像システムを含む。計算システム１０６は、更に、ユーザインターフェース１０８及びメモリ１１０に接続されるように示されている。メモリ１１０は、計算システム１０６に接続される又はアクセスできる任意のタイプのメモリを表すことを意図している。

メモリ１１０はマシン実行可能命令１２０を含むものとして示されている。マシン実行可能命令１２０は計算システム１０６がハードウェアインターフェース１０４を介して医療システム１００の他の構成要素を制御することを可能にする。マシン実行可能命令１２０は、計算システム１０６が種々のデータ処理及び画像処理タスクを実行することも可能にする。メモリ１１０は、更に、ニューラルネットワーク１２２を含むものとして示されている。該ニューラルネットワークは、磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルのための予測されたアンダーサンプリング係数を出力するようにトレーニングされている。上記磁気共鳴スキャンパラメータは、当該磁気共鳴撮像システムの構成及びパルスシーケンスコマンドの構成の両方を記述する。

メモリ１１０は、更に、パルスシーケンスコマンド１２４を含むものとして示されている。メモリ１１０は、更に、磁気共鳴スキャンパラメータ１２６を含むものとして示されている。メモリ１１０は、更に、磁気共鳴スキャンパラメータ１２６を入力することに応答してニューラルネットワーク１２２により受信された予測されたアンダーサンプリング係数１２８を含むものとして示されている。アンダーサンプリング係数１２８は、例えば、ｋ空間パターン又はサンプリングパターンを調整するために使用され得る。メモリ１１０は、更に、調整されたパルスシーケンスコマンド１３０を含むものとして示されている。これらは、予測アンダーサンプリング係数１２８と一致するように調整された後のパルスシーケンスコマンド１２４である。

図２は、図１の医療システム１００を動作させる方法を示したフローチャートを示す。最初に、ステップ２００においてパルスシーケンスコマンド１２４が受信される。パルスシーケンスコマンド１２４は、磁気共鳴撮像システムを制御して、圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように構成される。次に、ステップ２０２において、磁気共鳴スキャンパラメータが受信される。次いで、ステップ２０４において、磁気共鳴スキャンパラメータ１２６をニューラルネットワーク１２２に入力することにより、予測アンダーサンプリング係数１２８が受信される。最後に、ステップ２０６において、パルスシーケンスコマンドが予測アンダーサンプリング係数１２８を使用して調整される。これは、ｋ空間におけるサンプリングパターンを調整することを含み得る。

図３は、医療システムの他の例３００を示す。医療システム３００は、磁気共鳴撮像システム３０２を更に備えることを除いて、図１の医療システム１００と同様である。

磁気共鳴撮像システム３０２は、磁石３０４を備える。磁石３０４は、それ自体を貫通するボア３０６を備えた超伝導円筒型磁石である。異なるタイプの磁石の使用も可能であり、例えば、分割円筒形磁石及び所謂開放型磁石の両方を使用することもできる。分割円筒形磁石は、クライオスタットが当該磁石の等平面にアクセスできるように２つの区画に分割されていることを除いて、標準的な円筒形磁石に類似したもので、このような磁石は、例えば、荷電粒子ビーム治療と組み合わせて使用できる。開放型磁石は、一方が間に被験者を収容するのに十分に大きな空間を伴って他方上に位置する２つの磁石区域を有するもので、該２つの区域の配置はヘルムホルツコイルのものと類似している。被験者が余り拘束されないため、開放型磁石に人気がある。円筒形磁石のクライオスタットの内部には、一群の超電導コイルが存在する。

円筒形磁石３０４のボア３０６内には、磁気共鳴撮像を実行するのに十分に磁場が強く、均一である撮像ゾーン３０８が存在する。撮像ゾーン３０８内には関心領域３０９が示されている。磁気共鳴データは、通常、関心領域に関して取得される。被験者３１８が、該被験者３１８の少なくとも一部が撮像ゾーン３０８及び関心領域３０９内にあるようにして被験者支持体（サポート）３２０により支持されているように示されている。

当該磁石のボア３０６内には一組の勾配磁場コイル３１０も存在し、該勾配磁場コイルは磁石３０４の撮像ゾーン３０８内の磁気スピンを空間的に符号化するための予備的な磁気共鳴データの取得のために使用される。勾配磁場コイル３１０は、勾配磁場コイル電源３１２に接続される。勾配磁場コイル３１０は代表的なものであることを意図している。通常、勾配磁場コイル３１０は、３つの直交する空間方向に空間的に符号化するための３つの別個の組のコイルを含む。勾配磁場コイル電源は勾配磁場コイルに電流を供給する。勾配磁場コイル３１０に供給される電流は、時間の関数として制御され、ランプ（傾斜）状又はパルス状であり得る。

撮像ゾーン３０８に隣接して、撮像ゾーン３０８内の磁気スピンの向きを操作すると共に、撮像ゾーン３０８内のスピンからのラジオ波送信を受信するためのラジオ波コイル３１４が存在する。ラジオ波アンテナ（コイル）は、複数のコイル要素を含み得る。当該ラジオ波アンテナは、チャンネル又はアンテナとも呼ばれる。ラジオ波コイル３１４は、ラジオ波送受信機３１６に接続される。ラジオ波コイル３１４及びラジオ波送受信機３１６は、別個の送信及び受信コイル並びに別個の送信機及び受信機に置換することもできる。ラジオ波コイル３１４及びラジオ波送受信機３１６は代表的なものであることが理解される。ラジオ波コイル３１４は、専用の送信アンテナ及び専用の受信アンテナを表すことも意図している。同様に、送受信機３１６も別個の送信機及び受信機を表すことができる。ラジオ波コイル３１４は複数の受信／送信要素を有することもでき、ラジオ波送受信機３１６は複数の受信／送信チャンネルを有することができる。例えば、ＳＥＮＳＥ等の並列撮像技術又は圧縮センシング等の加速技術が実行される場合、ラジオ波コイル３１４は複数のコイル要素を有するであろう。

送受信機３１６及び勾配コントローラ３１２は、コンピュータシステム１０２のハードウェアインターフェース１０４に接続されているように示されている。

メモリ１１０は、更に、磁気共鳴撮像システム３０２を調整されたパルスシーケンスコマンド１３０で制御することにより取得されたｋ空間データ３３０を含むものとして示されている。メモリ１１０は、更に、ｋ空間データ３３０から再構成された磁気共鳴撮像データ３３２を含むものとして示されている。

図４は、図３の医療システム３００を動作させる方法を示したフローチャートを示す。図４の方法は、図２に示した方法と同様である。図４の方法は、図２に示されたように、ステップ２００、２０２、２０４、及び２０６で開始する。ステップ２０６が実行された後、当該方法はステップ４００に進む。ステップ４００において、磁気共鳴撮像システム３０２は、調整されたパルスシーケンスコマンド１３０によりｋ空間データ３３０を取得するように制御される。最後に、ステップ４０２において、磁気共鳴画像データ３３２が該ｋ空間データ３３０から再構成される。

ＭＲＩは、多数の撮像コントラスト及び機能を備えた非常に用途の広い診断方法である。ＭＲ画像取得は、臨床慣用手順においてアクセス可能な多数のパラメータにより制御される。撮像パラメータの最適化は、個々の現場で実行される。これまでのところ、プロトコルの最適化は標準化されておらず、結果及び画質は操作者の経験に依存する。

アプリケーションは、人工知能（ＡＩ）ベースの方法を使用して、最適な圧縮センシング加速係数（１２８）を各プロトコルに関する予測されたアンダーサンプリング係数として自動的に予測でき、顧客ごとのプロトコル変化の変動性を低減すると共に、アプリケーション専門家の経験に対する結果の依存性を低減する。

各例は、多数のパラメータの相関関係を活用する非常に効率的な方法を提供すると共に、トレーニングデータの使用によりパラメータを結果（画質等）に直接関連付けることを可能にすることができる。

画像取得の高速化のための圧縮センシングの使用等の明確に定義されたアプリケーションの場合、経験豊富なアプリケーション専門家により実施された圧縮センシングの成功裏の実施化をトレーニングデータとして使用することにより、深層学習（ディープラーニング）等のニューラルネットワーク技術を使用して、如何なる所与のパラメータ設定のための最適な圧縮センシング係数も予測できる。これらの予測の結果は、次いで各アプリケーション専門家のための出発点（経験に基づいた推測）として使用でき、又はアプリケーションのトレーニング中又はトレーニング後に自身のパラメータ最適化のためのガイダンスとして直接提供できる。

例としては、以下の問題及び欠点の１以上に対処できる：
１．アプリケーション専門家の経験に対するシーケンスパラメータ最適化の結果依存性：
ａ．異なる現場におけるプロトコル間の一層良好な相互比較性；
２．特に新たな製品及びシーケンスの導入の間におけるアプリケーション専門家に対する作業負荷の増大であり、アプリケーション専門家の不足につながる：
ａ．自動的ガイダンスによるアプリケーション専門家に対する作業負荷の低減；
３．プロトコルの最適化による顧客への個人的かつ継続的な過重負担：
ａ．顧客への自動的ガイダンスの提供。

例として、ニューラルネットワーク、例えば圧縮センシングを使用したプロトコル最適化からの適切に管理されたＭＲＩプロトコルパラメータによりトレーニングされる深層学習ベースのコンピュータルゴリズムを使用してトレーニングされたニューラルネットワークを使用することができる。次いで、該コンピュータアルゴリズムは、当該スキャンの他のパラメータ設定に依存して最適な圧縮センシング係数を予測するために使用される。

例として、多層人工ニューラルネットワーク（ニューラルネットワーク１２２）に基づいたアルゴリズムを提供できる。

トレーニング：初期トレーニング段階において、画質及び最大圧縮センシング加速に関して十分に評価された一連のシーケンスパラメータ設定が収集され得る。これらのシーケンスパラメータ設定（磁気共鳴スキャンパラメータ１２６）は、十分に訓練されたアプリケーション専門家に由来するか、又は現在使用されているシーケンスパラメータ設定に由来し得る。これらの収集されたシーケンスパラメータ設定は、以下では初期トレーニングデータと呼ばれる。人工ニューラルネットワークの該トレーニング段階の概略図が図５に示される。

初期トレーニング段階においては、初期トレーニングデータからのシーケンスパラメータの部分組が入力パラメータとして定義され、圧縮センシング加速係数が人工ニューラルネットワークのための出力パラメータとして定義されて該ネットワークのトレーニングに使用される。

図５は、初期トレーニング段階における人工ニューラルネットワーク（ニューラルネットワーク１２２）の概略図を示す。この段階においては、選択されたシーケンスパラメータ又は磁気共鳴スキャンパラメータ１２６及び評価された又は以前のデータセットからの予測されたアンダーサンプリング係数１２８の対応する圧縮センシング加速係数がニューラルネットワーク１２２に入力されて、該ニューラルネットワークをトレーニングする。矢印１２６は、既知の磁気共鳴スキャンパラメータ１２６を表す。これらは、入力層５００に入力される。該入力層は全結合層５０２に接続される。最後の全結合層５０２は出力部５０４に接続され、該出力部は予測されたアンダーサンプリング係数１２８又は圧縮センシング加速係数の値を提供する。

評価段階においては、図６に示されるように、上記のトレーニングされた人工ニューラルネットワークにシーケンスパラメータが入力パラメータとして供給され、該ネットワークにより圧縮センシング係数が出力パラメータとして計算される。図６は、該評価又は使用フェーズにおけるニューラルネットワーク１２２を示す。この状態において、ニューラルネットワーク１２２はすでにトレーニングされている。使用時において、磁気共鳴スキャンパラメータ１２６が入力層５００に入力される。次いで、全結合層５０２が出力を取り込み、これに応答して、出力５０４において、予測アンダーサンプリング係数１２８が提供される。この段階においては、トレーニングされた人工ニューラルネットワークが使用されて、複数の入力パラメータから最適な圧縮センシング（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ ＳＥＮＳＥ）加速係数を計算する。

例として、ニューラルネットワークをスキャンソフトウェアに直接統合して、圧縮センシング加速係数（又は「ＣＳ－ＳＥＮＳＥ」）の選択のための「自動的」設定を可能にできる。これが、図７に概略図示されている。「ＣＳ－ＳＥＮＳＥ」に関し「自動」が選択されている場合、スキャンの複数のパラメータがトレーニングされたニューラルネットワークに直接供給され、計算された圧縮センシング加速係数がソフトウェアにおいて表示され、測定のために使用される。圧縮センシング加速係数に対してアルゴリズムにより計算されたものを超えて更なる最適化が行われる場合、これらの最適化は、フィードバック又は強化学習により追加のトレーニングデータとして使用できる。

図７は、どの様にニューラルネットワーク１２２を医療システム３００に統合できるかを示している。磁気共鳴撮像システム３０２のユーザインターフェース１０８は、スキャンパラメータを入力できるページを有する。該ユーザインターフェースはスキャンパラメータ１２６を提供でき、該パラメータは次いで人工ニューラルネットワーク１２２に入力される。これに応答して、予測アンダーサンプリング係数１２８が提供され得る。該図において、この例における磁気共鳴スキャンパラメータ１２６は、必ずしもニューラルネットワークに実際に入力されるパラメータではないことに留意されたい。

図７において、ＣＳ－ＳＥＮＳＥ低減が「自動」に設定されている場合、最適な圧縮センシング加速係数（ＣＳ－ＳＥＮＳＥ係数）が事前にトレーニングされた人工ニューラルネットワークにより予測される。予測されたＣＳ－ＳＥＮＳＥ係数が表示され、検査に使用される。

原理証明：原理の実施化の証明は、約３０００のデータセットでテストされた。これらのデータセットの各々は、アプリケーション専門家により最適化された圧縮センシングを使用するＭＲシーケンスパラメータ設定であった。当該人工ニューラルネットワークの初期トレーニングのために、当該データは２９３４のトレーニングデータセット（トレーニングデータ）及び２２７のテストデータセット（テストデータ）に分割された。上記トレーニングデータは、人工ニューラルネットワークをトレーニングするために使用された。上記テストデータは、一連の入力パラメータに基づいて最適な圧縮センシング加速係数を予測するために使用された。次いで、予測された最適な圧縮センシング加速係数が、アプリケーション専門家により最適化された圧縮センシング加速係数と比較された（図８参照）。

図８は、ニューラルネットワーク１２２のテストを示す。図８のプロットは、予測された係数８０２に対する真の係数８００を示す。最適化されたＭＲＩシーケンスの約３０００のデータセット（アプリケーション専門家による）が、人工ニューラルネットワークの初期トレーニングのために２９３４のトレーニングデータセットに分割された。２２７のデータセットが、１７の事前定義されたシーケンスパラメータに基づいて最適な圧縮センシング加速係数を予測することにより、トレーニングされた人工ニューラルネットワークをテストするために使用された。当該プロットは、アプリケーション専門家が最適化した圧縮センシング加速係数と、当該人工ニューラルネットワークにより予測されたものとの間の密な一致を示している。

フィールドテスト：アプリケーション専門家と共にフィールドテストが実施された。このフィールドテストのために圧縮センシングを実施する前に、記録保管されたスキャンパラメータデータのデータベースが使用された。圧縮センシング加速係数の予測された組が、トレーニングされた人工ニューラルネットワークを使用して計算された。図９は、人工ニューラルネットワークにより予測された圧縮センシング係数と、アプリケーション専門家により推定された圧縮センシング係数との差を示している。スキャンの約 ７２％において、予測された圧縮センシング係数と実際に使用された圧縮センシング係数との間の差は１未満であり、スキャンの９８％に対して該差は１．５未満であり、ここで提案された解決策の非常に有望なパフォーマンスを示している。

図９及び図１０は、ニューラルネットワークの出力を、臨床データからの実際に使用された予測アンダーサンプリング係数１２８と比較することにより構築されたもので、ここでは「デルタ」として示される。これは、ニューラルネットワークの出力を臨床環境で使用される予測アンダーサンプリング係数１２８と比較する正確な方法である。デルタ値が低いほど、ニューラルネットワークは実際に臨床で使用される予測アンダーサンプリング係数１２８に一層正確に対応する。

図９は、デルタ値を１９４の比較に関して円グラフの形で示している。該円グラフは、種々のデルタレベルで分割されている。

図１０は、同じデータを、値の７２％が１未満のデルタとなるフォーマットで示している。図９及び図１０は、共に、ニューラルネットワークが、臨床的に使用される予測アンダーサンプリング係数１２８に非常に匹敵する予測アンダーサンプリング係数１２８を提供することを示している。図９及び図１０：フィールドテストのパフォーマンス。スキャンの９８％において、予測された圧縮センシング係数と実際に使用された圧縮センシング係数との間の差は１．５未満であり、スキャンの７２％において、該差は１未満であった。

［画像加速に対する影響を持つＭＲＩパラメータ］
以下に掲載される磁気共鳴スキャンパラメータは、最適な画像加速（アンダーサンプリング係数１２８）に対する影響を有し得る。しかしながら、多くの場合、異なるパラメータ間に強い相関関係が存在し得る。このことは、単一のパラメータ又は非常に限られた組のパラメータからでさえ、どの加速係数が最適であるかを判断できないことを意味する。このことは、最適な加速係数の選択を、複雑な多次元的最適化問題にさせる。以下に掲載されるパラメータは概ね一般的なものであり、ＭＲＩシステムの製造者には依存しないが、命名規則は製造者の間で大きく異なる。更に、パラメータの実装は製造者ごとに大きく異なり得、全てのパラメータがＭＲＩユーザにとりアクセス可能であるというものではない。

当該磁気共鳴スキャンパラメータの幾つかを、以下に更に詳細に説明する。磁気共鳴パラメータは、以下のパラメータのうちの１以上を有し得る：
１．コイル（ラジオ波コイル構成）
接続されたコイルは種々の情報を提供する：
ａ．コイル要素の数は、画像加速のパフォーマンスに対して影響を有する；
ｂ．コイルの幾何学構造は画像加速のパフォーマンスに対して影響を有する；
ｃ．検査される身体部分を部分的に仮定できる：膝コイル－膝である可能性が非常に高い；ヘッドコイル－頭部／脳の検査の可能性が非常に高い。
２．スキャンモード（３Ｄ対２Ｄ）
ａ．３Ｄは一層高い加速係数を可能にする。スキャンを２つの空間次元で加速できるからである。
３．シーケンスのタイプ（スピンエコー、グラディエントエコー、バランス型ＳＳＦＰ、反転回復、ターボスピンエコー、ＦＬＡＳＨ（登録商標）、ＥＰＩ）
ａ．スキャン技術は、画像コントラストに関する情報を含む（Ｔ１、Ｔ２、Ｔ２＊、Ｔ１／Ｔ２－ｂＳＳＦＰ）；
ｂ．グラジエントバランス、グラジエントスポイル又はＲＦスポイルシーケンスが使用されているか；
ｃ．－＞これを記述するために２つのパラメータが使用される；
ｄ．高速撮像モードは、画像コントラスト及びｋ空間がどの様に取得されるかに関する情報を含む（励起当たり１つのｋ空間ライン、対、ラジオ波励起当たり複数のｋ空間ライン）。
４．エコー時間（ＴＥ）及び繰り返し時間（ＴＲ）
ａ．ＴＥは、信号励起とｋ空間中心の取得との間の時間的距離である；
ｂ．ＴＲは、同じ撮像ボリュームの２つの連続するラジオ波励起の間の時間である。
５．フリップ角
ａ．フリップ角は、撮像シーケンス中にスピンを励起するために使用されるラジオ波パルスの励起パワーである。
６．３つの全ての次元におけるＡＣＱボクセルサイズ／空間解像度（スライス厚を含む）
ａ．３つの全ての空間次元における取得されたボクセルサイズ；
ｂ．本明細書におけるテストでは、これを記述するために２つのパラメータが使用された。
７．三次元視野（ＦＯＶ）
ａ．ＦＯＶは、３つの全ての空間次元におけるスキャンの範囲である；
ｂ．－＞これを記述するために、２つのパラメータが使用された。
８．マトリクスサイズ
ａ．マトリックスサイズは、３つの空間次元に沿ったボクセル又はピクセルの数である。
９．スキャン時間
ａ．スキャンが加速なしで必要とする時間。
１０．脂肪抑制（これは、全てのＭＲプロトコルには関連しないであろう）
ａ．撮像シーケンスに依存して、脂肪からの信号の抑制が必要とされ得る；
ｂ．脂肪を抑圧するための種々の技術が存在する：ｍＤｉｘｏｎ、ＳＴＩＲ、ＳＰＩＲ、ＳＰＡＩＲ、ＰＲＯＳＥＴ、各々は加速パフォーマンスに対して異なる影響を有するであろう；
ｃ．これを記述するために、３つのパラメータが使用された。
１１．水脂肪シフト（ＷＦＳ）：（これは、全てのＭＲプロトコルには関連しないであろう）
ａ．ボクセルでの、取得された画像における水の信号と脂肪の信号とのシフト。
１２．帯域幅（ＢＷ）
ａ．取得中のデータサンプリングの帯域幅。
１３．信号平均の数（ＮＳＡ）
ａ．満足な画像を提供するために平均される単一スキャンの取得の数
１４．ダイナミックスキャンの数
ａ．ダイナミックスキャンにおけるダイナミクスの数。

上記磁気共鳴スキャンパラメータに加えて、以下のパラメータのうちの１以上を含めることが有益であろう：
１．再構成ボクセルサイズ／再構成マトリックス
ａ．ＭＲ画像は、通常、画像再構成中に補間される；
ｂ．再構成ボクセルサイズは、補間されるボクセルサイズを提供する；
ｃ．再構成マトリクスは、３つの空間次元の各々におけるボクセル数を提供する。
２．プレパルスのタイプ
ａ．ラジオ波信号励起の前の異なる種類のラジオ波プレパルスの使用；
ｂ．異なる種類のプレパルス：Ｔ２Ｐｒｅｐ、Ｉｎｖｅｒｓｉｏｎ、Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ、ＭＤＭＥ、ＭＴＣ等。
３．部分フーリエ（ハーフスキャン）
ａ．部分フーリエ又はハーフスキャンは、ｋ空間の一部のみが取得され、完全な画像を再構成するためにｋ空間対称性が使用される技術である。
４．撮像ボリュームの向き／スライスの向き
ａ．画像がどの方向で取得されたか：アキシャル、コロナル又はサジタル
５．折り返し方向
ａ．位相エンコーディング（折り返し）が何の方向であるか、及び周波数エンコーディング（折り返しなし）が何の方向であるか。
６．造影剤の使用
ａ．スキャンに造影剤が使用されるか？はいの場合、より多くの信号が利用可能であり、加速が一層高くなり得る。
７．ショットモード（シングル対マルチショット）
ａ．ｋ空間は１回で取得されるか、又は複数のステップで取得されるか？
８．Ｋ空間プロファイルの順序
ａ．何の順序でｋ空間ラインが取得されるか：一方の側から他方の側へ線形に、ｋ空間の中心で開始する、ｋ空間の縁で開始する、非対称に、ランダムに。
９．Ｋ空間軌道
ａ．ｋ空間がどの様に取得されるか：デカルト、螺旋状、放射状、等
１０．生理的同期
ａ．シーケンスは心臓の動きに同期されるか（例えば、ＥＣＧを介して）；
ｂ．シーケンスは呼吸運動に同期されるか（例えば、カメラ又は呼吸ベルト）。
１１．拡散符号化
ａ．ＤＴＩ又はＤＷＩ等の技術のために拡散符号化が使用されるか？
１２．Ｋ空間分割係数
ａ．ターボフィールドエコー（ＴＦＥ）及びターボスピンエコー（ＴＳＥ）係数は、１組の励起内で（ＴＦＥ）又は１つのエコートレインの間に（ＴＳＥ）、どれだけ多くのｋ空間ラインが取得されるかを記述する。
１３．エコーの数
ａ．同じｋ空間ラインのどれだけ多くのエコーが取得されるかを記述する。

以上、本発明が図面及び上記記載において詳細に図示及び説明されたが、このような図示及び説明は、解説的又は例示的であり、限定するものではないと見なされるべきである。すなわち、本発明は開示された実施形態に限定されるものではない。

開示された実施形態に対する他の変形は、図面、本開示及び添付請求項の精査から、請求項に記載の発明を実施する当業者により理解され、実施され得るものである。請求項において、「有する（含む）」という文言は他の要素又はステップを除外するものではなく、単数形は複数を除外するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、請求項に記載された幾つかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又はその一部として供給される光記憶媒体又はソリッドステート媒体等の適切な媒体により格納／配布することができるのみならず、インターネット又は他の有線若しくは無線通信システムを介して等のように、他の形態で配布することもできる。請求項における参照記号は、当該範囲を限定するものと見なされるべきではない。

１００ 医療システム
１０２ コンピュータ
１０４ ハードウェアインターフェイス
１０６ 計算システム
１０８ ユーザインターフェース
１１０ メモリ
１２０ マシン実行可能命令
１２２ ニューラルネットワーク
１２４ パルスシーケンスコマンド
１２６ 磁気共鳴スキャンパラメータ
１２８ 予測されたアンダーサンプリング係数
１３０ 調整されたパルスシーケンスコマンド
２００ 圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように磁気共鳴撮像システムを制御するよう構成されたパルスシーケンスコマンドを受信する
２０２ 磁気共鳴スキャンパラメータを受信する
２０４ 磁気共鳴スキャンパラメータをニューラルネットワークに入力することに応答して、予測されたアンダーサンプリング係数を受信する
２０６ 予測されたアンダーサンプリング係数に基づいてｋ空間データをサンプリングするよう修正するためにパルスシーケンスコマンドを調整する
３００ 医療システム
３０２ 磁気共鳴撮像システム
３０４ 磁石
３０６ 磁石のボア
３０８ 撮像ゾーン
３０９ 関心領域
３１０ 勾配磁場コイル
３１２ 勾配磁場コイル電源
３１４ ラジオ波コイル
３１６ 送受信機
３１８ 被験者
３２０ 被験者サポート
３３０ ｋ空間データ
３３２ 磁気共鳴撮像データ
４００ 磁気共鳴撮像システムをパルスシーケンスコマンドで制御することによりｋ空間データを取得する
４０２ ｋ空間データから磁気共鳴画像データを再構成する
５００ 入力層
５０２ 全結合層
５０４ 出力

Claims (14)

1. マシン実行可能命令を記憶するメモリであって、該メモリはトレーニングされたニューラルネットワークを更に記憶し、該ニューラルネットワークは、適切なアンダーサンプリング係数と磁気共鳴スキャンパラメータとの組み合わせに関連する成功した画像取得に関する履歴データからトレーニングされており、磁気共鳴スキャンパラメータを受信すること応答して予測アンダーサンプリング係数を出力するものであり、前記磁気共鳴スキャンパラメータが磁気共鳴撮像システムの構成を記述するものであるメモリと、
   前記磁気共鳴撮像システムを制御する計算システムと
   を有する医療システムであって、
   前記マシン実行可能命令の実行が前記計算システムに、
   圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように前記磁気共鳴撮像システムを制御するパルスシーケンスコマンドを受信させ、
   前記磁気共鳴スキャンパラメータを受信させ、
   該磁気共鳴スキャンパラメータを前記ニューラルネットワークに入力することに応答して、且つ、前記ｋ空間データの取得前に、前記予測アンダーサンプリング係数を受信させ、及び
   前記予測アンダーサンプリング係数に基づいて前記ｋ空間データのサンプリングを選択又は修正するように、前記パルスシーケンスコマンドを調整させる、
   医療システム。
2. 前記磁気共鳴スキャンパラメータが、ラジオ波コイル構成、２次元スキャン又は３次元スキャンを指定するスキャンモード、前記パルスシーケンスコマンドのコントラストを指定するシーケンスタイプ、エコー時間、パルス繰り返し時間、ボクセルサイズ又は３次元空間分解能、３次元視野、ｋ空間サンプリング中のラジオ波帯域幅を含む、請求項１に記載の医療システム。
3. 前記磁気共鳴スキャンパラメータが、更に、使用されている脂肪抑制プロトコルのタイプ、フリップ角、スキャン時間、視野の向き、折り返し方向、ダイナミックスキャンの数、使用される造影剤のタイプ、信号平均の数、及びこれらの組み合わせのうちの何れか１つを含む、請求項２に記載の医療システム。
4. 前記磁気共鳴スキャンパラメータが、更に、再構成ボクセルサイズ又は再構成マトリックスサイズ、使用されるプレパルスのタイプ、部分フーリエハーフスキャンプロトコルの実施、検査されている解剖学的部分、使用されるショットタイプ、ｋ空間プロファイル順序、ｋ空間軌道、生理学的同期、拡散符号化技術のタイプ、ｋ空間分割係数、同じｋ空間ラインを取得するために使用されるエコーの数、及びこれらの組み合わせのうちの何れか１つを含む、請求項３に記載の医療システム。
5. 前記マシン実行可能命令の実行が、更に、前記計算システムに、
   記録保管されたスキャンパラメータデータを磁気共鳴スキャンパラメータデータベースから取得させ、
   前記記録保管されたスキャンパラメータデータから記録保管されたトレーニングデータを構築させ、及び
   前記ニューラルネットワークを該記録保管されたトレーニングデータを使用してトレーニングさせる、
   請求項１から４の何れか一項に記載の医療システム。
6. 前記記録保管されたトレーニングデータが、遠隔的に、適宜ネットワーク接続を介して取得される、請求項５に記載の医療システム。
7. 当該医療システムは前記磁気共鳴撮像システムを更に有し、前記マシン実行可能命令の実行が、更に、前記計算システムに、
   前記磁気共鳴撮像システムを前記パルスシーケンスコマンドで制御することにより前記ｋ空間データを取得させ、及び
   該ｋ空間データから磁気共鳴画像データを再構成させる、
   請求項１から６の何れか一項に記載の医療システム。
8. 当該医療システムはユーザインターフェースを有し、前記マシン実行可能命令の実行が、更に、前記計算システムに、
   前記パルスシーケンスコマンドを調整する前に、前記ユーザインターフェース上に前記予測アンダーサンプリング係数及び前記磁気共鳴スキャンパラメータの少なくとも一部を表示させ、及び
   前記予測アンダーサンプリング係数を表示させることに応答して前記ユーザインターフェースから前記予測アンダーサンプリング係数を受信させ、ここで、前記パルスシーケンスコマンドが該予測アンダーサンプリング係数を使用して調整される、
   請求項７に記載の医療システム。
9. 前記マシン実行可能命令の実行が、更に、前記計算システムに、
   前記磁気共鳴スキャンパラメータ及び前記予測アンダーサンプリング係数からユーザ固有のトレーニングデータを構築させ、及び
   前記ニューラルネットワークを該ユーザ固有のトレーニングデータを使用してトレーニングさせる、
   請求項８に記載の医療システム。
10. 磁気共鳴撮像プロトコルがパラレル撮像磁気共鳴撮像プロトコルである、請求項１から９の何れか一項に記載の医療システム。
11. 前記ニューラルネットワークが多層ニューラルネットワークである、請求項１から１０の何れか一項に記載の医療システム。
12. 前記多層ニューラルネットワークが少なくとも６つの層を有し、該少なくとも６つの層の各々が隣接する層に全結合される、請求項１１に記載の医療システム。
13. 医療システムを動作させる方法であって、前記方法は、
    圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように磁気共鳴撮像システムを制御するパルスシーケンスコマンドを受信するステップと、
    前記パルスシーケンスコマンドの構成及び前記磁気共鳴撮像システムの構成を記述した磁気共鳴スキャンパラメータを受信するステップと、
    前記磁気共鳴スキャンパラメータをトレーニングされたニューラルネットワークに入力することに応答して予測アンダーサンプリング係数を受信するステップであって、該ニューラルネットワークが、適切なアンダーサンプリング係数と磁気共鳴スキャンパラメータとの組み合わせに関連する成功した画像取得に関する履歴データからトレーニングされており、前記磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、且つ、前記ｋ空間データの取得前に、前記予測アンダーサンプリング係数を出力する、受信するステップと、
    前記パルスシーケンスコマンドを、前記予測アンダーサンプリング係数に基づいて前記ｋ空間データのサンプリングを選択又は修正するように調整するステップと
    を有する、方法。
14. 医療システムを制御する計算システムにより実行されるマシン実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、該マシン実行可能命令の実行が前記計算システムに、
    圧縮センシング磁気共鳴撮像プロトコルに従ってｋ空間データを取得するように磁気共鳴撮像システムを制御するパルスシーケンスコマンドを受信させ、
    前記パルスシーケンスコマンドの構成及び前記磁気共鳴撮像システムの構成を記述した磁気共鳴スキャンパラメータを受信させ、
    前記磁気共鳴スキャンパラメータをトレーニングされたニューラルネットワークに入力することに応答してアンダーサンプリング係数を受信させ、ここで、前記ニューラルネットワークは、適切なアンダーサンプリング係数と磁気共鳴スキャンパラメータとの組み合わせに関連する成功した画像取得に関する履歴データからトレーニングされており、前記磁気共鳴スキャンパラメータを受信することに応答して、且つ、前記ｋ空間データの取得前に、予測アンダーサンプリング係数を出力し、
    前記パルスシーケンスコマンドを、前記予測アンダーサンプリング係数に基づいて前記ｋ空間データのサンプリングを選択又は修正するように調整させる、
    コンピュータプログラム。