JP2023069917A - Magnetic resonance imaging apparatus and image processing method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、磁気共鳴イメージング(以下、MRI)においてアーチファクトを低減した画像を取得する技術に関する。 The present invention relates to a technique for acquiring an image with reduced artifacts in magnetic resonance imaging (hereinafter referred to as MRI).
MRIは、静磁場空間に配置された被検体に対し、高周波磁場を照射することによって被検体から発生する核磁気共鳴信号を処理し被検体の画像を生成する。核磁気共鳴信号を収集する際に、静磁場に勾配を与える傾斜磁場を印加して、核磁気共鳴信号をエンコードすることによって二次元或いは三次元の画像が得られる。エンコードは通常、撮像断面を選択するスライス方向に対し、直交する位相エンコード方向に付与される。またMRI装置では、核磁気共鳴信号を受信する受信コイルとして、複数の小型コイル(チャンネル)から構成される受信コイルが用い、各チャンネルでそれぞれ得られる計測データ(収集した複数の核磁気共鳴信号のセット)を合成して一つの画像を再構成する手法が一般的である。 MRI processes nuclear magnetic resonance signals generated from a subject placed in a static magnetic field space by irradiating the subject with a high-frequency magnetic field to generate an image of the subject. Two-dimensional or three-dimensional images can be obtained by encoding the nuclear magnetic resonance signals by applying a gradient magnetic field that gives a gradient to the static magnetic field when acquiring the nuclear magnetic resonance signals. Encoding is typically applied in a phase-encoding direction orthogonal to the slice direction that selects the imaging plane. In addition, the MRI system uses a receiving coil composed of multiple small coils (channels) as a receiving coil for receiving nuclear magnetic resonance signals. A common method is to reconstruct one image by synthesizing the sets).
MRIが対象とする被検体は、通常、人などの生体であり、撮像中の呼吸動や拍動や血流のように動く物体などが撮像に影響を与え、位相エンコード方向にアーチファクトが発生する。このようなアーチファクトを低減するため、一般的にはクラッシャーパルスを多く印加して対応している。また、多チャンネルコイルの情報を使ってアーチファクトを低減する手法(非特許文献1)も提案されている。 The target object of MRI is usually a living body such as a person, and moving objects such as respiratory motion, pulsation, and blood flow during imaging affect imaging, and artifacts occur in the phase encoding direction. . In order to reduce such artifacts, a large number of crusher pulses are generally applied. A method of reducing artifacts using information of multi-channel coils has also been proposed (Non-Patent Document 1).
非特許文献1に記載された技術では、複数のチャンネルの計測データを合成した計測データと実際に取得した計測データとの一致度をもとに、動きが生じているk空間領域を特定し、この領域の動きの大きさ等に応じて、合成した計測データと実測された計測データとを適宜組み合わせることで、動きの影響を低減する。 In the technique described in Non-Patent Document 1, based on the degree of matching between measurement data obtained by synthesizing measurement data from a plurality of channels and actually acquired measurement data, a k-space region in which movement is occurring is specified, By appropriately combining the synthesized measurement data and the actually measured measurement data according to the magnitude of movement in this region, the influence of movement is reduced.
非特許文献1に記載された技術では、動きの影響を生じているk空間上の領域を特定し、この領域のデータを適正化する処理が行われる。k空間上の領域の特定は、時間軸に沿ったデータの特定であり、時間軸に沿った動きの検出には優れているが、撮像範囲内で動きの影響を受ける空間的領域を特定するものではなく、撮像領域の一部の動き、例えば、血流などの連続的な動きに対する動きの影響に対処することはできない。 In the technique described in Non-Patent Document 1, a process is performed to identify a region on the k-space that is affected by motion and to optimize the data in this region. Identification of a region on the k-space is identification of data along the time axis, which is excellent for detecting motion along the time axis, but identifies a spatial region affected by motion within the imaging range. However, it does not address the effects of motion on the motion of a portion of the imaged region, eg, continuous motion such as blood flow.
さらに非特許文献1に記載された技術では、動きの大きさや標準偏差をもとに一時的な動きか周期動であるかを判定し、合成計測データと実測計測データとを組み合わせ場合の処理を異ならせる必要がある。 Furthermore, in the technique described in Non-Patent Document 1, based on the magnitude and standard deviation of the movement, it is determined whether it is a temporary movement or a periodic movement, and processing is performed when combining the synthetic measurement data and the actual measurement data. have to be different.
本発明は、動きの影響が異なる領域(空間的領域)を含む撮像範囲について、効果的に且つ一律の処理でアーチファクトを低減することができる技術を提供することを課題とする。 An object of the present invention is to provide a technique capable of effectively and uniformly reducing artifacts in an imaging range including areas (spatial areas) differently affected by motion.
上記課題を解決するため、本発明は、アーチファクトがあるチャンネルのデータをアーチファクトのないチャンネルのデータで推定し、チャンネル合成する。また好適には、データ推定後の画像と元の画像との差分を使って、逐次演算処理を適用し、推定データ作成に伴うノイズ増加を抑制する。 In order to solve the above problems, the present invention estimates the data of channels with artifacts with the data of channels without artifacts, and synthesizes the channels. Preferably, the difference between the image after data estimation and the original image is used to apply sequential arithmetic processing to suppress an increase in noise that accompanies the generation of estimated data.
すなわち本発明のMRI装置は、複数のチャンネルを有する受信コイルを有し、検査対象から発生する核磁気共鳴信号を各チャンネルで受信する計測部と、各チャンネルで受信した核磁気共鳴信号を用いて検査対象の画像を生成する画像処理部と、を備え、画像処理部は、チャンネル毎にチャンネル画像を生成する再構成部と、チャンネル画像を合成した合成画像を生成する合成部と、チャンネル画像に含まれるアーチファクトを除去するアーチファクト除去部とを備える。
アーチファクト除去部は、複数のチャンネル画像のうち、アーチファクトを含まないチャンネル画像のk空間データを用いて、アーチファクトを含むチャンネル画像のk空間データを推定するデータ推定部を有し、再構成部は、前記アーチファクトを含む画像について、データ推定部が推定したk空間データを用いてチャンネル画像を作成する。
That is, the MRI apparatus of the present invention has a receiving coil having a plurality of channels, a measurement unit that receives nuclear magnetic resonance signals generated from an examination object on each channel, and a nuclear magnetic resonance signal received on each channel. an image processing unit that generates an image of an inspection object, the image processing unit includes a reconstruction unit that generates a channel image for each channel, a synthesis unit that generates a synthesized image by synthesizing the channel images, and a channel image. and an artifact remover for removing included artifacts.
The artifact removing unit has a data estimating unit that estimates k-space data of a channel image containing artifacts using k-space data of a channel image that does not contain artifacts, and the reconstructing unit includes: A channel image is created using the k-space data estimated by the data estimation unit for the image containing the artifact.
また本発明の画像処理方法は、複数のチャンネルを有する受信コイルがそれぞれ受信した核磁気共鳴信号を処理して磁気共鳴画像を生成する画像処理方法であって、各チャンネルの核磁気共鳴信号から得られるチャンネル画像のうち、アーチファクトのあるチャンネル画像のk空間データを、アーチファクトのないチャンネル画像のk空間データから推定して、アーチファクトのあるチャンネル画像からアーチファクトを除去した画像を生成するステップと、アーチファクトのないチャンネル画像及びアーチファクトが除去されたチャンネル画像を合成するステップと、を含む。 Further, the image processing method of the present invention is an image processing method for processing nuclear magnetic resonance signals respectively received by receiving coils having a plurality of channels to generate a magnetic resonance image. estimating the k-space data of the artifact-free channel image from the k-space data of the artifact-free channel image to generate an artifact-removed image from the artifact-free channel image; and compositing the channel image without the artifacts and the channel image with the artifacts removed.
複数のチャンネルで得られる画像(チャンネル毎の画像、以下、チャンネル画像という)は、その受信感度に応じた信号値分布を持つ。撮像範囲の一部に動きの影響を受ける領域(アーチファクトが生じている領域)がある場合には、その領域について高信号値となるチャンネル画像と低信号値のチャンネル画像が存在する。本発明では、アーチファクトが生じている領域が高信号となるチャンネル画像(アーチファクトのある画像)のk空間データを、アーチファクトのないチャンネル画像のk空間データから推定することにより、アーチファクトが除去或いは低減された画像を得ることができる。 An image obtained from a plurality of channels (an image for each channel, hereinafter referred to as a channel image) has a signal value distribution corresponding to its reception sensitivity. If there is an area affected by motion (an area where artifacts are generated) in part of the imaging range, there are channel images with high signal values and channel images with low signal values for that area. In the present invention, artifacts are removed or reduced by estimating the k-space data of a channel image (an image with artifacts) in which an area where artifacts are generated has a high signal from the k-space data of a channel image without artifacts. image can be obtained.
最初に本実施形態が適用されるMRI装置の全体構成を説明する。 First, the overall configuration of an MRI apparatus to which this embodiment is applied will be described.
MRI装置は、図1に示すように、被検体に核磁気共鳴信号を生じさせるとともに発生した核磁気共鳴信号を計測する計測部10と、核磁気共鳴信号を用いて画像再構成などの演算を行う画像処理部20と、計測部10や画像処理部20の動作を制御する制御部30とを含む。
As shown in FIG. 1, the MRI apparatus includes a
画像処理部20及び制御部30は、限定されるものではないが、CPUやメモリを備えた計算機50やワークステーション上に構築することができ、それぞれの機能を実現するプログラムを計算機がアップロードすることで、諸機能が実行される。但し、画像処理部20が行う演算の一部を、ASICやFPGAなどのハードウェアで実現することも可能である。画像処理部及び制御部(計算機50)は、通常の計算機と同様に、ユーザ入力用の入力デバイスや表示装置などの出力装置を備えたUI部40、及び演算結果や演算等に必要なデータ等を保存するための外部記憶装置60などが備えることができる。
The
計測部10の構成は、一般的なMRI装置と同様であり、図1に示すように、検査対象(被検体)を配置する静磁場空間を生成する静磁場磁石11と、被検体の組織に含まれる元素の原子核(主にプロトン)に核磁気共鳴を生じさせる高周波磁場を照射する送信部12と、被検体から発生する核磁気共鳴信号を受信する受信部13と、静磁場に磁場勾配を与える傾斜磁場発生部14と、これら送信部12、受信部13及び傾斜磁場発生部14を所定のパルスシーケンスに従って動作させるシーケンサ15とを備える。
The configuration of the
送信部12は、高周波信号を発生する高周波発信器121、変調器122、高周波増幅器、及び増幅された高周波信号が供給されることにより高周波磁場を発生する送信用のRFコイル123を含む。
The
受信部13は、被検体の近くに配置された受信コイル131と、直交検波器132やA/D変換器133などを含み、受信コイル131が受信した核磁気共鳴信号を2系統のデジタル信号に変換して画像処理部20に渡す。受信コイル131は、複数の小型コイルを組み合わせたマルチチャンネルコイルである。受信部13は、小型コイル毎に核磁気共鳴信号を受信し、それぞれの計測データとする。
The
傾斜磁場発生部14は、互いに直交する3軸(X,Y,Z)方向の傾斜磁場を発生する3組の傾斜磁場コイル141と、それらを駆動する傾斜磁場電源142とを備える。核磁気共鳴信号が発生する際に、3組の傾斜磁場コイルが発生する傾斜磁場パルスを適宜組み合わせて印加することで、核磁気共鳴信号を発生させる任意の方向の断面(スライス)を選択することができ、また任意の方向に位置情報を付与する(即ちエンコードする)ことができる。通常、1つの核磁気共鳴信号に対し周波数エンコードする傾斜磁場方向を読み出し方向、核磁気共鳴信号毎に傾斜磁場強度を異ならせてエンコードする傾斜磁場方向を位相エンコード方向という。
The gradient
シーケンサ15は、制御部30に制御のもと、設定されたパルスシーケンスと撮像パラメータを用いて撮像に用いるパルスシーケンスを算出し、それに従って、上述した送信部12、受信部13及び傾斜磁場発生部14を繰り返し動作させる。パルスシーケンスには、撮像方法や撮像目的に応じて異なる種々のものがあり、予めMRI装置内の記憶装置や外部記憶装置に格納されている。ユーザが所望のパルスシーケンスを選択すると、或いは検査プロトコルとして予め設定されたパルスシーケンスが選択されると、それが制御部30を介してシーケンサ15に設定される。
The sequencer 15 calculates a pulse sequence used for imaging using the set pulse sequence and imaging parameters under the control of the
パルスシーケンスに従った繰り返し動作によって収集された核磁気共鳴信号(デジタル信号)は、チャンネル毎の計測データとして画像処理部20に渡される。計測データは、例えば、一つの軸を読み出し方向、他の一つ或いは二つの軸を位相エンコード方向とする2次元或いは3次元空間のデータ(k空間データ)である。
Nuclear magnetic resonance signals (digital signals) collected by repeated operations according to the pulse sequence are passed to the
画像処理部20は、計測部10で収集されたチャンネル毎のk空間データを再構成し、被検体の画像を作成する。このため画像処理部20は、図2に示すように、k空間データに対し逆フーリエなどの演算を行って実空間データである画像を再構成する再構成部21、及び各チャンネルの画像を合成する合成部23を備える。本実施形態のMRI装置1は、さらに、合成後の再構成画像において発生しうるアーチファクトを除去するアーチファクト除去部25を備える。アーチファクト除去部25は、各チャンネルの画像のうち、アーチファクトのあるチャンネル画像について、アーチファクトのない画像の計測データを用いた推測を行い、推測計測データを作成し、アーチファクトのない画像とする処理を行う。
The
画像処理部20の処理の概要を、図3に示す。再構成部21は、各チャンネルの計測データを画像データ(チャンネル画像)に変換する(S1)。アーチファクト除去部25は、チャンネル画像のうちアーチファクトのある画像とない画像とに分けて(S2)、アーチファクトのあるチャンネル画像の計測データについては、アーチファクトのない画像の計測データを用いた推定処理を行う(S3)。各チャンネル画像において、アーチファクトの有無は、再構成部21が生成したチャンネル画像を、ユーザに提示することでユーザが判定し、それを受け付けるようにしてもよいし、画像処理部20内で判定する手段を設けることも可能である。詳細は後述する。
FIG. 3 shows an overview of the processing of the
計測データの推定には、k空間データを所定の倍速率(R-ファクター)で間引いて計測するパラレルイメージング(PI)で用いられるGRAPPA演算を利用した演算を用いることができる。GRAPPA演算は、k空間中心データ(オートキャリブレーション用に計測した所定領域の計測データ:ACS)から1の計測点の周辺の計測点の重み(カーネル)を算出し、この重みを用いて、複数のチャンネルの周辺計測点の計測データを畳み込み演算して、未計測点のデータを推定する手法である。本実施形態では、推定の対象は未計測データではなく、アーチファクトのある画像の計測データであり、これに対し、GRAPPAの手法を適用し、複数のチャンネルの計測データからの推測を行う。 For the estimation of the measurement data, calculation using the GRAPPA calculation used in parallel imaging (PI), in which k-space data is thinned out at a predetermined rate of magnification (R-factor) and measured, can be used. GRAPPA calculation calculates the weight (kernel) of the measurement points around one measurement point from the k-space center data (measurement data of a predetermined area measured for auto-calibration: ACS), and uses this weight to calculate a plurality of This is a method of estimating the data of unmeasured points by performing a convolution operation on the measured data of the peripheral measurement points of the channel. In this embodiment, the object of estimation is not unmeasured data but measurement data of an image with artifacts, and the GRAPPA method is applied to this to perform estimation from the measurement data of a plurality of channels.
再構成部21は、推定計測データを用いて、アーチファクトが除去されたチャンネル画像を生成する(S4)。アーチファクトが除去されたチャンネル画像は、複数の計測データを用いて推定された計測データから再構成されたものであるため、元のアーチファクトのある画像よりもノイズが増大している可能性がある。この場合、増大したノイズを除去する処理を行ってもよい(S5)。但し、このステップS5は必須ではない。最後に、合成部23は、アーチファクトが除去されたチャンネル画像とその他のチャンネル画像(元々アーチファクトのないチャンネル画像)とを合成し、合成画像を生成する(S6)。
The
以下、画像処理部20の処理の具体的な実施形態を説明する。
A specific embodiment of the processing of the
<実施形態1>
本実施形態は、画像処理部20が各チャンネルの計測データから、それぞれ再構成した画像について、アーファクトの有無をユーザが判定した結果を受けて、アーチファクトのあるチャンネル画像(AF有Ch画像と略記する)の計測データを、アーチファクトのないチャンネル画像(AF無Ch画像と略記する)の計測データから推定する。
<Embodiment 1>
In this embodiment, the
本実施形態の画像処理部20の構成は、図2に示したように、画像処理部20は、再構成部21、合成部23、及びアーチファクト除去部25を備え、アーチファクト除去部25は、ユーザによるアーチファクト有無の判定結果を受け付ける受付部251、及び、AF有Ch画像について計測データの推定処理を行うデータ推定部253を備える。
As shown in FIG. 2, the configuration of the
以下、図4を参照して、処理の内容を詳述する。処理の流れは、図3に示したフローと同様であり、適宜、図3を参照する。 Details of the processing will be described below with reference to FIG. The flow of processing is the same as the flow shown in FIG. 3, and reference is made to FIG. 3 as appropriate.
まず再構成部21が生成したチャンネル画像(S1)を、UI部40の表示装置に表示し、受付部251がユーザによるアーチファクトの有無の判定を受け付ける。ユーザに提示される画像例を図5(A)、(B)に示す。図示するように、チャンネル画像は、チャンネルの受信感度の違いに起因して、信号強度が高い領域が異なる。例えば、左側の画像(A)は、被検体の画像の下側の領域に血流に起因するアーチファクトが現れているが、この領域について感度が低いチャンネル画像(右側の3つの画像)(B)では、信号強度が低いためアーチファクトは現れていない。この例では、アーチファクトがある画像は一つであるが、複数の場合もあり得る。つまり受付部251はアーチファクトのある画像として複数のチャンネル画像を受け付けてもよい。
First, the channel image (S1) generated by the
ユーザによりAF有Ch画像が指定されると(S2)、データ推定部253は、指定されたチャンネル画像について、他のチャンネルの計測データを用いた推定処理を行う(S3)。具体的には、GRAPPA演算と同様に、まずk空間データの中心領域について、周辺のデータから推定したデータSest(ch1)と元の計測データSmeasured(ch1)との差分を最小化する各周辺計測点の重み係数(カーネル)Wを、次式(1)から最小二乗法により決定する。
When the user designates a Ch image with AF (S2), the
(数1)
Sest(ch1)=W・Smesured(ch) (1)
重みWは、推定の対象である計測ライン、チャンネル、及び計測ラインを係数(インデックス)とする値である。
(Number 1)
S est (ch1)=W・S mesured (ch) (1)
The weight W is a value that uses the measurement line, channel, and measurement line to be estimated as coefficients (indexes).
推定すべき計測点と周辺の計測点との関係を図6に模式的に示す。図中、四角で囲った領域が計測点とその周辺の計測点の範囲を示している。PI法で用いるGRAPPA演算では、周辺の計測点の範囲を表すカーネルサイズは、未計測ラインを挟む二つ計測ラインの隣接計測点を用いるため通常2×3或いは2×5などであるが、本実施形態では、未計測点はないため3×3としている。但し、カーネルサイズは図示するものに限らず、任意に設定することができる。 FIG. 6 schematically shows the relationship between the measurement point to be estimated and the surrounding measurement points. In the figure, the area surrounded by a square indicates the measurement point and the range of the surrounding measurement points. In the GRAPPA calculation used in the PI method, the kernel size representing the range of the peripheral measurement points is usually 2×3 or 2×5 because the adjacent measurement points of two measurement lines sandwiching the unmeasured line are used. In the embodiment, 3×3 is used because there are no unmeasured points. However, the kernel size is not limited to that shown in the figure, and can be set arbitrarily.
また図6では、説明を簡単にするために、チャンネル数は3であり、チャンネル1(Ch1)の画像がAF有Ch画像で、チャンネルCh2,Ch3の画像がAF無Ch画像である場合を示すが、チャンネル数は3より多くてもよい。 6 shows a case where the number of channels is 3, the image of channel 1 (Ch1) is a Ch image with AF, and the images of channels Ch2 and Ch3 are Ch images without AF, in order to simplify the explanation. However, the number of channels may be greater than three.
次いでこの重み係数Wと、アーチファクト無のチャンネルCh2、Ch3の計測データとを用いて、次式(2)で示す畳み込み演算を行い、チャンネルCh1の計測点のデータを推定する。 Next, using this weighting factor W and the artifact-free measurement data of channels Ch2 and Ch3, the convolution operation shown in the following equation (2) is performed to estimate the measurement point data of channel Ch1.
以上のデータ推定処理(S4)を、アーチファクトのあるチャンネルの計測データの全ての計測点について行うことにより、図4に示すようにチャンネルCh1の推定データを生成する。 By performing the above data estimation processing (S4) for all the measurement points of the measurement data of the channel with artifacts, the estimation data of channel Ch1 is generated as shown in FIG.
その後、合成部23は、この推定データを再構成したチャンネル画像と、アーチファクトのないチャンネル画像とを合成し、1枚の画像(合成画像)を生成する(S6)。合成は、通常の多チャンネル画像の合成(MAC合成)と同様の手法で行うことができる。図5に示すように、推定Ch計測データを再構成した画像(C)は、元の画像(A)と比較するとアーチファクトが低減し、差分画像(D)からアーチファクトが除かれていることがわかる。
さらに図7に示すように、合成画像についても、本実施形態の処理を行うことでアーチファクトが抑制されていることがわかる。
After that, the synthesizing
Further, as shown in FIG. 7, it can be seen that artifacts are also suppressed in the synthesized image by performing the processing of the present embodiment.
本実施形態によれば、AF有Ch画像について、GRAPPA演算を応用して計測データの推定処理をして、アーチファクトのないCh画像とした後に、他のAF無Ch画像と合成するので、アーチファクトが抑制された画像を得ることができる。また画像におけるアーチファクト有無の判定を前提としているので、非特許文献1の技術のようなbアーチファクトの原因となる動きについての時間的な特定が不要であり、空間的な局所に生じるアーチファクトを効果的に抑制することができる。 According to the present embodiment, the GRAPPA operation is applied to estimate the measurement data for the AF-affected Ch image, and after the artifact-free Ch image is synthesized with another AF-free Ch image, artifacts are eliminated. A suppressed image can be obtained. In addition, since it is premised on the determination of the presence or absence of artifacts in the image, there is no need to temporally identify the movement that causes b artifacts as in the technique of Non-Patent Document 1, and artifacts that occur locally in space can be effectively eliminated. can be suppressed to
<実施形態1の変形例1>
実施形態1では、チャンネル画像におけるアーチファクトの有無を、ユーザが判定し、その判定結果を受付部251が受け付けるものとしたが、画像処理部20(アーチファクト除去部25)にアーチファクトの有無を判定する手段を設けることも可能である。その場合、図2の受付部251が、アーチファクト判定部(不図示)に置き換わる。
<Modification 1 of Embodiment 1>
In the first embodiment, the user determines the presence or absence of artifacts in the channel image, and the
アーチファクト判定部が、アーチファクトの有無を判定する手法として、例えば、画像のプロファイルから判定する方法(手法1)、CNN等の深層学習モデルを用いる方法などが考えられ、そのいずれを採用してもよい。 As a method for the artifact determination unit to determine the presence or absence of artifacts, for example, a method of determining from an image profile (method 1), a method of using a deep learning model such as CNN, etc. can be considered, and any of them may be adopted. .
手法1の場合、フローアーチファクトは被検体の存在する画像の内部だけでなく、その周辺にも表れるので、画像のプロファイルを取ったとき、アーチファクトのない画像では、背景と被検体領域とが明確に分かれるが、アーチファクトがある画像では、被検体領域の周りにアーチファクトに起因する信号が存在する。被検体領域についてマスク等を用いることでアーチファクトに起因する信号を検出することができ、これによりアーチファクトの有無を判定することができる。 In the case of Method 1, flow artifacts appear not only inside the image where the object exists, but also around it. Separately, in an image with artifacts, there is a signal due to the artifacts around the region of interest. Signals caused by artifacts can be detected by using a mask or the like for the subject region, and the presence or absence of artifacts can be determined based on this.
本変形例によれば、計測から画像合成までを完全に自動的に行うことができる。なお本変形例を採用する場合においても、結果の妥当性を確認するために、中間的な処理、例えばアーチファクト判定結果や最終処理結果などをユーザに提示し、必要に応じてユーザ変更を受け付けるようにしてもよい。 According to this modification, the process from measurement to image synthesis can be performed completely automatically. Even when this modification is adopted, in order to confirm the validity of the results, intermediate processing such as artifact determination results and final processing results are presented to the user, and user changes are accepted as necessary. can be
<実施形態1の変形例2>
実施形態1では、データ推定処理として、アーチファクトのあるCh画像の計測データを、アーチファクトのないCh画像の計測データで推定する場合を説明したが、PI法におけるGRAPPA演算と同様に、推定に用いる計測データとして、推定されるChの計測データも用いてもよい。この場合には、例えば、図6においてCh1の計測データのうち、四角で示す範囲のカーネルを算出する際に、その中心にある計測点の周囲の計測点にも重みを算出し、こうして算出した重みを推定すべき計測データ自身にも適用して、式2に示す畳み込み演算を行う。
<Modification 2 of Embodiment 1>
In the first embodiment, as the data estimation process, the case of estimating the measurement data of Ch images with artifacts using the measurement data of Ch images without artifacts has been described. As the data, estimated Ch measurement data may also be used. In this case, for example, when calculating the kernel in the range indicated by the square in the measurement data of Ch1 in FIG. The convolution operation shown in Equation 2 is performed by applying the weights to the measurement data themselves.
本変形例によれば、推定Chデータに、アーチファクトがあるCh画像の計測データの情報を含ませることができるので、推定Chデータが、推定すべきチャンネルの計測データから大きく離れることを防止することができる。 According to this modification, the estimated Ch data can include the information of the measured data of the Ch image with the artifact, so that the estimated Ch data can be prevented from greatly deviating from the measured data of the channel to be estimated. can be done.
<実施形態1の変形例3>
実施形態1は、各チャンネルの計測データが、フルサンプリングデータである場合を例に説明をしたが、所定の倍速率でアンダーサンプリングした計測データについても同様な処理を行うことができる。
<Modification 3 of Embodiment 1>
In the first embodiment, the case where the measurement data of each channel is full-sampling data has been described as an example, but the same processing can be performed on the measurement data under-sampled at a predetermined speed ratio.
例えば、図8に示すように、パラレルイメージングでは、計測ラインの間に1~(R-1)ラインの未計測ラインが存在する(Rは、倍速率)。図8は1ライン置きに計測する2倍速の例であり、未計測ラインは白丸で示している。この場合、未計測ラインは無視して、計測ラインのみに注目して、図6と同様に他のAF無Ch画像のデータを用いてデータ推定を行う(図8では、データ点とデータ点とを結ぶ矢印を一部、省略しているが、カーネルサイズ内のデータで推定を行うことは図6と同様である)。これにより、AF有Ch画像についてアンダーサンプリングされた推定Chデータが得られる。なおこの場合のデータ推定(S3)についても、上記変形例2のように、推定すべき計測データ自身の計測データを推定に利用してもよい。 For example, as shown in FIG. 8, in parallel imaging, there are 1 to (R-1) unmeasured lines between the measurement lines (R is the speed ratio). FIG. 8 shows an example of double-speed measurement in which every other line is measured, and unmeasured lines are indicated by white circles. In this case, ignoring unmeasured lines and focusing only on measured lines, data estimation is performed using data of other AF-free Ch images in the same manner as in FIG. are partially omitted, but estimation is performed using data within the kernel size in the same manner as in FIG. 6). This yields undersampled estimated Ch data for the Ch image with AF. As for the data estimation (S3) in this case as well, the measurement data of the measurement data itself to be estimated may be used for the estimation as in the second modification.
その後、合成部23がPI演算を用いて合成画像を作成する。PI演算には、画像空間で各受信コイルの感度分布を用いて画像に生じる折り返しを展開する演算(SENSE法など)や計測空間のデータ推定を行った再構成する演算(GRAPPAなど)の他、SPIRiT法やCAIPIRINHA法など種々の手法が提案されており、いずれを採用してもよい。
After that, the synthesizing
またさらなる変形例として、上述のようにアンダーサンプリングされたk空間データを用いてデータ推定を行うのではなく、まずACSを用いて通常のPI法のGRAPPA等を用いた計測データの推定を行い、フルサンプリング計測データとした後に、それぞれのCh画像におけるアーチファクトの有無判定を行って、実施形態1と同様に、データ推定(S3)、推定Ch画像再構成(S4)、画像合成(S5)を行ってもよい。 As a further modification, instead of estimating data using the undersampled k-space data as described above, ACS is first used to estimate measurement data using the normal PI method GRAPPA, etc. After making full sampling measurement data, the presence or absence of artifacts in each Ch image is determined, and data estimation (S3), estimated Ch image reconstruction (S4), and image synthesis (S5) are performed in the same manner as in the first embodiment. may
本変形例によれば、PI法を組み合わせることで計測の高速化を図り、アーチファクトを低減した画像が得ることができる。 According to this modified example, by combining the PI method, it is possible to increase the measurement speed and obtain an image with reduced artifacts.
<実施形態2>
本実施形態は、上述した実施形態1の処理に加え、データ推定後にノイズ除去処理を行うことが特徴である。本実施形態の画像処理部20の構成例を図8に示す。この例では、ノイズ除去を行う手段として、逐次演算部27が追加される。それ以外の要素の機能や処理内容は実施形態1やその変形例と同様であり、以下、実施形態1と異なる点を中心に説明する。
<Embodiment 2>
This embodiment is characterized by performing noise removal processing after data estimation in addition to the processing of the first embodiment described above. FIG. 8 shows a configuration example of the
図10に本実施形態の処理の概要を示す。図示するように、本実施形態でもアーチファクトのあるチャンネル画像に対し、アーチファクトのないチャンネル画像の計測データ(アーチファクトのあるチャンネル画像の計測データを含む場合もある)を用いて、計測データの推定を行い、推定Ch画像を生成する。 FIG. 10 shows an overview of the processing of this embodiment. As shown in the figure, in the present embodiment as well, measurement data is estimated for channel images with artifacts using measurement data of channel images without artifacts (measurement data of channel images with artifacts may be included). , to generate an estimated Ch image.
こうして推定したCh画像は、複数の計測データの畳み込みによって得たものであるため、もとのAF有Ch画像よりもノイズが増幅されている可能性がある。そこで、まず推定Ch画像と元のAF有Ch画像との差分を計算し、アーチファクトとノイズとからなる差分画像を作成する。この差分画像が、アーチファクトのみの画像(ノイズを除去した差分画像)になるように、圧縮センシング等の逐次演算を行う。この際、アーチファクトがない領域については、元のAF有画像とが大きく外れないに制約をつける。 Since the Ch image estimated in this way is obtained by convolution of a plurality of measurement data, there is a possibility that the noise is amplified compared to the original Ch image with AF. Therefore, first, the difference between the estimated Ch image and the original AF-existing Ch image is calculated to create a difference image composed of artifacts and noise. Sequential calculations such as compression sensing are performed so that the difference image becomes an image of only artifacts (a noise-removed difference image). At this time, an area without artifacts is restricted so that it does not largely deviate from the original image with AF.
この逐次演算は、例えば次式(3)で表すことができる。
このような逐次演算を行うことにより、最終的に推定Ch画像のノイズレベルが元のAF有Ch画像のノイズレベルまで低下し、且つ元のAF有Ch画像に含まれる情報のうちアーチファクト以外の情報が十分に反映されたCh画像(Idenoize)を得ることができる。 By performing such sequential calculations, the noise level of the estimated Ch image is finally reduced to the noise level of the original AF-affected Ch image, and information other than artifacts included in the original AF-affected Ch image A Ch image (I denoize ) in which is sufficiently reflected can be obtained.
その後、得られたCh画像と、他のチャンネルのCh画像とを用いて合成画像を生成することは実施形態1と同様である。 After that, using the obtained Ch image and Ch images of other channels to generate a composite image is the same as in the first embodiment.
本実施形態によれば、データ推定に伴うノイズ増加を抑制し、より画質の優れた画像を得ることができる。 According to this embodiment, it is possible to suppress an increase in noise associated with data estimation and obtain an image with better image quality.
1:MRI装置、10:計測部、20:画像処理部、21:再構成部、23:合成部、25:アーチファクト除去部、251:受付部(或いはアーチファクト判定部)、253:データ推定部、27:逐次演算部、30:制御部、40:UI部、50:計算機、60:記憶装置。 1: MRI apparatus, 10: measurement unit, 20: image processing unit, 21: reconstruction unit, 23: synthesis unit, 25: artifact removal unit, 251: reception unit (or artifact determination unit), 253: data estimation unit, 27: sequential calculation unit, 30: control unit, 40: UI unit, 50: computer, 60: storage device.
Claims (13)
前記画像処理部は、チャンネル毎にチャンネル画像を生成する再構成部と、前記チャンネル画像を合成した合成画像を生成する合成部と、前記チャンネル画像に含まれるアーチファクトを除去するアーチファクト除去部とを備え、
前記アーチファクト除去部は、複数のチャンネル画像のうち、アーチファクトを含まないチャンネル画像のk空間データを用いて、アーチファクトを含むチャンネル画像のk空間データを推定するデータ推定部を有し、前記再構成部は、前記アーチファクトを含む画像について、前記データ推定部が推定したk空間データを用いてチャンネル画像を作成することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 A measuring unit that has a receiving coil with a plurality of channels and receives nuclear magnetic resonance signals generated from an object to be inspected in each channel, and generates an image of the object to be inspected using the nuclear magnetic resonance signals received in each channel. and an image processing unit,
The image processing unit includes a reconstruction unit that generates a channel image for each channel, a synthesizing unit that generates a synthesized image by synthesizing the channel images, and an artifact removal unit that removes artifacts included in the channel images. ,
The artifact removing unit includes a data estimating unit that estimates k-space data of a channel image containing artifacts using k-space data of a channel image that does not contain artifacts, and the reconstructing unit. A magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1, wherein a channel image is created using the k-space data estimated by the data estimation unit for the image containing the artifact.
前記データ推定部は、所定のカーネルを用いて、推定に用いるk空間データの、推定すべきデータ点に対応するデータ点を畳み込み演算し、データ推定を行うことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1, wherein the data estimator performs data estimation by convoluting data points corresponding to data points to be estimated in k-space data used for estimation using a predetermined kernel.
前記データ推定部は、推定に用いるk空間データとして、前記アーチファクトを含まないチャンネル画像のk空間データに加えて、前記アーチファクトを含むチャンネル画像のk空間データを用いることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the data estimating unit uses the k-space data of the channel image containing the artifact in addition to the k-space data of the channel image not containing the artifact as k-space data used for estimation. .
前記画像処理部は、チャンネル画像のうち、アーチファクトを含む画像またはアーチファクトの画像を含まない画像の指定を受け付ける受付部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
The magnetic resonance imaging apparatus, wherein the image processing unit further includes a receiving unit that receives designation of an image including artifacts or an image not including artifact images among the channel images.
前記画像処理部は、アーチファクトを含む画像及びアーチファクトの画像を含まない画像を判別するアーチファクト判定部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the image processing unit further includes an artifact determination unit that determines images containing artifacts and images not containing artifact images.
各チャンネルのk空間データは、アンダーサンプリングしたデータであって、前記合成部は、パラレイメージング演算により各チャンネルの合成画像を生成することを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the k-space data of each channel is undersampled data, and the synthesizing unit generates a synthesized image of each channel by parallel imaging calculation.
前記画像処理部は、前記データ推定部によりデータ推定されたk空間データを用いて、ノイズ低減処理を行う逐次演算部をさらに備えることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the image processing unit further comprises a sequential operation unit that performs noise reduction processing using the k-space data estimated by the data estimation unit.
前記逐次演算部が行う処理は、データ推定後のk空間データから再構成した画像が、データ推定前の元画像から大きく外れないための制約条件を含むことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 7,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the processing performed by the sequential calculation unit includes a constraint condition that an image reconstructed from k-space data after data estimation does not greatly deviate from an original image before data estimation.
前記逐次演算部が行う処理は、データ推定後のk空間データから再構成した画像のノイズレベルを、データ推定前の元画像のノイズレベルと同等にする処理を含むことを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 7,
Magnetic resonance imaging, wherein the processing performed by the sequential calculation unit includes processing for making the noise level of an image reconstructed from k-space data after data estimation equal to the noise level of the original image before data estimation. Device.
前記アーチファクトがフローアーチファクトであることを特徴とする磁気共鳴イメージング装置。 The magnetic resonance imaging apparatus according to claim 1,
A magnetic resonance imaging apparatus, wherein the artifact is a flow artifact.
各チャンネルの核磁気共鳴信号から得られるチャンネル画像のうち、アーチファクトのあるチャンネル画像のk空間データを、アーチファクトのないチャンネル画像のk空間データから推定して、前記アーチファクトのあるチャンネル画像からアーチファクトを除去した画像を生成するステップと、
前記アーチファクトのないチャンネル画像及びアーチファクトが除去されたチャンネル画像を合成するステップと、を含む画像処理方法。 An image processing method for generating a magnetic resonance image by processing nuclear magnetic resonance signals respectively received by receiving coils having a plurality of channels,
Among channel images obtained from nuclear magnetic resonance signals of each channel, k-space data of channel images with artifacts are estimated from k-space data of channel images without artifacts, and artifacts are removed from the channel images with artifacts. generating an image of the
and combining the artifact-free channel image and the artifact-removed channel image.
前記アーチファクトを除去した画像を生成するステップは、前記アーチファクトのあるチャンネル画像のk空間中心領域データと前記アーチファクトのないチャンネル画像のk空間中心領域データとの関係性で決まるカーネルを用いて、前記アーチファクトのないチャンネル画像のk空間データを畳み込み演算することにより、前記アーチファクトのあるチャンネル画像を推定することを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to claim 11,
The step of generating the artifact-removed image includes using a kernel determined by a relationship between k-space central region data of the artifact-free channel image and k-space central region data of the artifact-free channel image to remove the artifact. estimating the channel image with the artifact by convolving the k-space data of the channel image without the artifact.
アーチファクトを除去するステップの後に、アーチファクト除去後のチャンネル画像のノイズレベルを、当該チャンネル画像の元画像のノイズレベルと同等にする逐次処理を行うことを特徴とする画像処理方法。 The image processing method according to claim 11,
1. An image processing method comprising, after the step of removing artifacts, performing sequential processing for making the noise level of a channel image after removing the artifacts equal to the noise level of the original image of the channel image.
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