磁共振拍摄装置以及灵敏度分布算出程序的制作方法

1.本发明涉及磁共振拍摄装置(以下称作mri装置)，特别涉及在k空间上算出灵敏度分布的技术。


背景技术：

2.存在利用具有多通道的接收线圈以间除方式接收数据并使用线圈的灵敏度分布的信息来重构图像的技术(非专利文献1、非专利文献2)。为了进行该图像重构，需要正确地算出线圈的灵敏度分布，但存在被检测体的边界部分等难以正确算出这样的课题。这是因为：为了进行稳定的重构，需要算出灵敏度分布，以便在不存在被检测体的区域也可进行少许外插，但该外插很困难；在被检测体的边界，成为灵敏度算出的基础的接收数据变小，snr变低，误差变大。为了解决该问题，存在在k空间上(频域)求取灵敏度分布的技术(专利文献1、专利文献2)。
3.在k空间上求取灵敏度分布的运算中，使用各通道的图像和不依赖于灵敏度分布的图像(参考图像)，通过在参考图像中将在k空间上被进行卷积的灵敏度分布的频率分量在k空间上进行反卷积，来求取灵敏度。在这样的k空间上的运算中，信号小的边界区域的灵敏度分布还使用周围的信号大的区域来求取，能防止灵敏度分布在边界区域变得极端不正确。此外，根据灵敏度分布不会大幅变化这样的假定，能使通过反卷积求取的核的尺寸小，能稳定地求取大的变化得到限制且自然的灵敏度分布。
4.现有技术文献
5.专利文献
6.专利文献1：jp专利第6820876号说明书
7.专利文献2：美国专利第10353023号说明书
8.非专利文献
9.非专利文献1：klaas p.pruessmann，et al.magnetic resonance in medicine 42：952-962(1999)
10.非专利文献2：mark a.griswold，et al.magnetic resonance in medicine 47：1202-1210(2002)
11.在专利文献1、2公开那样的通过k空间上的运算来求取灵敏度分布的技术中，需要针对频谱泄漏的对策。若针对频谱泄漏的对策不充分，则在信号小的区域，灵敏度分布就会发生振动等而变得不稳定。为了减小频谱泄漏的影响，有将灵敏度分布算出用的数据在图像空间中进行填零来扩展成给定的fov的手法，但若通过填零来扩展fov，就存在解的自由度提高，在无信号区域发生大幅振动这样的问题。
12.虽然通过减小卷积时的核尺寸能抑制振动，但若减小核尺寸，则能对应的频率就变窄，存在不能再表现高的频率这样的课题。


技术实现要素：

13.为了解决上述课题，本发明通过将成为算出灵敏度分布的基础的数据展开成镜像那样，从而在抑制频谱泄漏的情况下算出灵敏度分布。
14.即，本发明的mri装置具备：测量部，具备由多个通道构成的接收线圈，按接收线圈的每个通道测量被检测体的核磁共振信号；和图像运算部，使用接收线圈的每个通道的灵敏度分布和根据测量部测量出的每个通道的核磁共振信号生成的通道图像，来作成被检测体的图像。图像运算部包含灵敏度分布算出部，该灵敏度分布算出部使用为灵敏度分布用而得的灵敏度分布用图像在k空间上算出接收线圈的每个通道的灵敏度分布，灵敏度分布算出部具有展开图像作成部，该展开图像作成部对灵敏度分布用图像的至少一部分进行1个以上的反转处理，生成将所生成的反转图像和原始的灵敏度分布用图像组合而成的展开图像，灵敏度分布算出部使用展开图像来算出灵敏度分布。
15.在本发明中，“灵敏度分布”不仅包含图像空间以及k空间(频率空间)的灵敏度分布，还包含非专利文献2的图像重构法(grappa法)中所用的k空间上的权重系数那样的相当于灵敏度分布的信息，本发明还能在求取这样的灵敏度分布信息时进行运用。
16.发明效果
17.根据本发明，在k空间中求取灵敏度分布时，能更稳定地求取灵敏度分布。此外，能在保证稳定地求取灵敏度分布的同时增大核尺寸，还能表现灵敏度分布的高频分量。
附图说明
18.图1是mri装置的功能框图。
19.图2是表示实施方式的mri装置的整体结构的图。
20.图3是表示第一实施方式的拍摄次序的图。
21.图4是表示第一实施方式中的灵敏度分布算出用脉冲序列的一例的图。
22.图5是表示灵敏度分布算出的次序的图。
23.图6是灵敏度分布算出部的功能框图。
24.图7是表示图5的流程的层面切出处理的详细情况的图。
25.图8的(a)是表示展开成镜像的处理的详细情况的图，(b)是表示从镜像进行切出的处理的详细情况的图。
26.图9是表示第一实施方式的处理的图。
27.图10是表示第一实施方式的效果的图。
28.图11是说明第一实施方式的变形例1的处理的图。
29.图12是表示第一实施方式的变形例3的展开图像的生成的图。
30.图13是表示第一实施方式的变形例4的展开图像的生成的图。
31.图14是表示第二实施方式的展开图像的生成的图。
32.图15是表示第三实施方式的处理的图。
33.图16是表示用户界面的一例的图。
34.附图标记说明
35.10
…
测量部、20
…
运算部、21
…
灵敏度分布算出部、23
…
图像生成部、30
…
控制部、40
…
用户界面、211
…
层面切出部、212
…
展开图像作成部、213
…
傅立叶变换部、214
…
灵敏
度分布频率分量算出部、215
…
镜像切出部、216
…
蒙片图像乘法运算部。
具体实施方式
36.最先说明在后述的本发明的各实施方式中共同的mri装置的实施方式。
37.本实施方式的mri装置如图1所示那样具备：取得核磁共振信号的测量部10；使用测量部所取得的核磁共振信号(以下称作mr信号)来进行图像重构等运算的运算部(图像运算部)20；和对测量部10以及运算部20等构成mri装置的各部的动作进行控制的控制部30。控制部30可以是运算部20的功能的一部分。进而，mri装置能具备用户界面装置40，该用户界面装置40具备用于用户对测量部10、控制部30输入拍摄的开始/结束、拍摄条件的设定的指令等、或用于对用户提示运算部20的处理结果的设备。
38.测量部10具有与一般的mri装置同样的结构，其具备：在安置被检测体的空间产生均匀的磁场的静磁场产生部11；对静磁场给予磁场梯度的倾斜磁场产生部12；照射对构成被检测体的组织的原子的原子核、典型是质子进行激发的高频磁场脉冲(以下称作rf脉冲)的发送部13；和接收从被检测体产生的核磁共振信号的接收部14。
39.具体地，如图2所示那样，具备静磁场线圈102和用于补正其磁场均匀性的匀场线圈104及其电源部113来作为静磁场产生部11，具备倾斜磁场线圈103和其电源部113来作为倾斜磁场产生部12，具备发送线圈105和对发送线圈105发送rf信号的发送机107来作为发送部13，具备接收线圈106和对接收线圈106所接收到的mr信号进行检波的接收机108来作为接收部。
40.静磁场产生部11能使用常导磁铁方式或超导磁铁方式的静磁场线圈102或者永磁铁。此外，根据磁场的朝向而有垂直磁场方式、水平磁场方式、或磁场的朝向相对于水平方向倾斜的方式等，可以采用其中任一者。
41.倾斜磁场线圈103在图2中以一个块示出，但其由相互正交的3轴方向的倾斜磁场线圈构成，且分别与各自的电源部112连接。通过施加各轴的倾斜磁场，能选择被检测体的激发区域，或对mr信号赋予位置信息。
42.发送线圈105一般同匀场线圈104以及倾斜磁场线圈103一起固定在静磁场空间内。
43.接收线圈106在图2中以一个块示出，但其由具有多个通道的接收线圈构成，具有按每个通道进行接收的功能。作为多通道的接收线圈，能使用将分别与通道对应的副线圈组合而成的接收线圈、将多个环形线圈以给定的配置来配置的接收线圈等公知的多通道，在此，副线圈或环形线圈分别相当于各个接收线圈。此外，作为接收线圈106，可以还使用兼作发送线圈的体线圈，通过切换来进行接收。
44.测量部10在控制部30的控制下，遵循用户指定的摄像条件和给定的脉冲序列来使发送线圈105以及倾斜磁场线圈103动作，对静磁场内的被检测体101照射rf脉冲，接收线圈106接收由此从被检测体产生的mr信号。控制部30的控制当中基于脉冲序列的测量部10的控制通过序列控制装置114实现。测量部10所执行的拍摄方法只要没有特别说明，就能采用公知的mri技术。
45.运算部20具备：使用测量部10测量出的核磁共振信号来算出接收线圈的灵敏度分布的灵敏度分布算出部21；和使用灵敏度分布算出部21算出的灵敏度分布以及作为测量数
据的k空间数据来生成图像的图像生成部23。在本实施方式中，灵敏度分布算出部21使用灵敏度分布算出用数据，通过k空间上的运算来求取接收线圈的每个通道的灵敏度分布的频率分量，使用该频率分量来算出作为实空间数据的线圈灵敏度分布或相当于灵敏度分布的k空间上的权重(一并称作灵敏度分布)。这时，对灵敏度分布用中所用的图像进行之后详述的反转处理、展开图像作成处理，使用展开图像来算出灵敏度分布。图像生成部23使用算出的灵敏度分布或k空间上的权重来进行基于平行成像法的图像重构。
46.运算部20的功能例如能通过使具备cpu或gpu和存储器的计算机搭载并执行确定了灵敏度分布算出、图像生成的次序的程序来实现。其中，还能将运算的一部分或全部通过asic(application specific integrated circuit，专用集成电路)、fpga(field programmable gate array，现场可编程门阵列)等硬件来构成，或用与mri装置不同的计算机、云上的运算单元来实现。
47.控制部30包含遵循给定的脉冲序列来控制测量部10的序列控制装置114，对测量部10和运算部20的动作进行控制，在运算部20由计算机的cpu实现的情况下，该功能的一部分或全部可以通过在相同的cpu中搭载控制程序来实现，还能将一部分或全部用其他cpu、硬件来实现。
48.在图2所示的结构中，将以软件实现的运算部20以及控制部30的功能嵌入计算机109，在计算机109连接成为用户界面装置40的显示器110、输入装置115、以及外部存储装置111等。
49.对使用本实施方式的mri装置进行平行成像的情况下的拍摄次序的概略情况进行说明。平行成像的拍摄如图3所示那样，包含测量(s1001)、灵敏度分布算出(s1002)、信号分离处理(s1003)以及图像显示(s1004)的各步骤。
50.在测量步骤s1001中，使用多通道的接收线圈，由各个接收线圈进行nmr信号的测量并取得每个通道的图像用数据。nmr信号成为由相位编码、采样数决定的给定的矩阵尺寸的k空间数据，但在平行成像中，通过对信号进行间除测量(欠采样)，来进行高速化的测量。
51.在灵敏度分布算出步骤s1002中，算出各通道的灵敏度分布。在灵敏度分布的算出中使用排除了灵敏度分布的影响的成为参考的图像数据和各通道的图像数据。这些灵敏度分布算出用图像可以与步骤s1001的测量(正式测量)分开地进行测量来取得，还能在正式测量时取得灵敏度分布用数据。在具备体线圈等广域接收线圈的情况下，还能使用广域接收线圈来取得参考图像。在本实施方式的mri装置中，使用这些灵敏度分布用图像，通过k空间上的运算来算出各通道的灵敏度分布或k空间上的权重系数。这时，对根据灵敏度分布用数据生成的图像(原始图像)重复进行反转处理来生成展开图像，将其作为灵敏度分布用数据在频域中进行灵敏度分布算出。反转处理以及灵敏度分布算出的详细情况之后叙述。
52.在信号分离处理步骤s1003中，通过进行欠采样，将图像空间中变得重叠的信号使用灵敏度分布进行分离(展开)，来生成没有卷褶的图像。信号分离处理能使用公知的sense法、smash法、grappa法等平行成像运算来进行。
53.在图像显示步骤s1004中，在显示器110等显示通过信号分离处理生成的被检测体的图像。
54.根据本实施方式的mri装置，并不是如现有方法那样将灵敏度分布图像的fov通过填零来进行扩展从而解决频谱泄漏的问题，而是通过使用灵敏度分布用数据的展开图像
(镜像)来解决频谱泄漏的问题，并且解决无信号区域中灵敏度分布发生振动这样的问题，从而能求取稳定的灵敏度分布。进而，根据本实施方式，能在频域的反卷积运算时使核尺寸比较大，能得到表现了宽幅的频域的灵敏度分布。
55.以下简单说明其理由。
56.在以多通道的线圈来拍摄摄像区域的情况下，由于灵敏度是越接近于线圈就越高，因此，通常灵敏度分布若在fov的某一端变高，就会在相反侧的那端变低而在fov端变得不连续。若在该状态下进行傅立叶变换(从图像数据向k空间数据的变换)，就会产生频谱泄漏，灵敏度分布就会具有宽幅的频率。在现有方法中，针对该问题，将灵敏度分布用图像的fov通过填零来扩展成2倍等，在填零区域允许任意的灵敏度分布，从而能将fov端连起来，由此来进行应对。在该情况下，就会在填零区域存在任意的灵敏度分布，解的自由度提高，遍及核内的全部具有大的值，进行了填零的区域、背景区域中的灵敏度分布会大幅振动。
57.在本实施方式中，不是通过填零对灵敏度分布用图像进行扩展，而是制作镜像来设为展开图像，由此能在抑制解的自由度的同时消除fov端的不连续，能抑制背景区域中的灵敏度分布的振动。
58.背景区域中的灵敏度分布的振动在现有方法中也是通过减小核尺寸来抑制的，但减小核尺寸就不能再与高频相对应，会产生误差。在本实施方式中，由于能抑制振动，因此能使核尺寸比较大，能得到对高频也进行了表现的灵敏度分布。
59.接下来，说明将灵敏度分布算出部的功能进一步具体化的实施方式。在以下的实施方式中，以灵敏度分布算出部21的功能为中心来说明灵敏度分布算出方法的实施方式，根据需要也会提及测量部10、图像生成部23的功能。此外，关于图1、图3所示的结构当中在各实施方式中共同的结构，适当参考这些附图。
60.《第一实施方式》
61.在本实施方式中，说明算出二维(2d)的灵敏度分布的情况。为了算出2d的灵敏度分布，重复进行将按灵敏度分布用序列得到的灵敏度分布用数据(成为基础的灵敏度分布用图像)反转的处理，生成2d的展开图像，将其用在灵敏度分布的算出中。
62.再次参考图3来说明本实施方式的mri装置的处理。在此，作为一例，说明使用按三维(3d)的灵敏度分布用序列得到的数据(灵敏度分布用数据)来算出二维(2d)的灵敏度分布的情况。
63.首先，在测量步骤(图3：s1001)中，测量部10进行用于得到灵敏度分布用数据的测量。在本实施方式中，通过与用于得到被检测体的图像的正式摄像的脉冲序列(正式摄像序列)分开地执行灵敏度分布用的脉冲序列，来取得灵敏度分布用数据。灵敏度分布用数据由具有多个通道的接收线圈(以后称作阵列线圈)和体线圈这两者取得。
64.脉冲序列的种类并没有特别限定，在图4中，作为灵敏度分布用序列的示例而示出典型的3d-gre(梯度回波)法的脉冲序列400。在图中，从上起依次示出rf高频磁场脉冲402的照射定时以及核磁共振信号407的接收定时，gs、gp、gr分别表示相互正交的3轴方向的倾斜磁场脉冲的极性/强度和施加定时。关于三位的数字，相同数字表示是同种的脉冲，关于在三位的数字之后以连字符接续的数字，相同数字表示是在相同重复时间内施加的脉冲。此外，gs是层面选择倾斜磁场，gp是相位编码倾斜磁场，gr是读出倾斜磁场，在脉冲的旁边示出的纵向的箭头表示倾斜磁场强度每当脉冲序列重复就发生变化。
65.在图4的摄像序列中，首先施加rf脉冲402和层面选择倾斜磁场401，在将给定的区域激发后，施加层面倾斜磁场gs的重相脉冲403和相位编码脉冲404。这时，施加读出倾斜磁场gr的失相脉冲405，并施加使其极性反转的重相脉冲，同时，对核磁共振信号407进行采样。最后，在相位编码方向上施加重相脉冲409。以给定的重复时间tr重复进行从rf脉冲402施加起到重相脉冲409施加止的处理，收集图像重构所需的核磁共振信号。采样而得的核磁共振信号的数字数据成为k空间数据。在该序列中，能得到3d-数据。3d-数据分别针对阵列线圈的各通道以及体线圈得到。
66.关于正式摄像序列和灵敏度分布用序列，序列的种类可以相同，也可以不同，在灵敏度分布用序列的情况下，层面编码以及相位编码的编码步骤数都少，取得低分辨率的灵敏度分布用图像。由此，在作为与正式摄像序列不同的预扫描而执行灵敏度分布用序列的情况下，能将预扫描所需的测量时间抑制成短的时间。但对于低分辨率的灵敏度分布来说，与高分辨率的正式摄像的图像在分辨率、视野(fov)上不一致，因此，为了将线圈灵敏度分布运用在图像重构中，在后述的灵敏度分布算出处理中，进行使得与正式摄像的图像一致的处理。
67.接下来，在灵敏度分布算出步骤(图3：s1002)中，灵敏度分布算出部21使用由测量部10收集的灵敏度分布用的数据(以下称作smap数据)来算出运用于正式摄像的图像(对象图像)的线圈灵敏度分布。本实施方式由于进行平行成像，因此关于多个接收线圈(通道)分别算出线圈灵敏度分布。
68.在图5示出灵敏度分布算出步骤s1002的详细情况。大致来分，灵敏度分布算出包含层面切出处理s151、展开图像作成处理s152、成为展开图像的smap数据向k空间数据的变换s153、利用了k空间数据的各接收线圈的频率分量算出s154、灵敏度分布的频率分量(k空间)向实空间数据的变换s155、从成为展开图像的灵敏度分布切出原始的区域的处理s156，进一步根据需要而包含乘以蒙片图像的处理s157。
69.为了实现这些处理，灵敏度分布算出部21例如如图6的功能框图所示那样，具备层面切出部211、展开图像作成部212、傅立叶变换部213、灵敏度分布频率分量算出部214、镜像切出部215、蒙片图像乘法运算部216。另外，图6只是灵敏度分布算出部21的一例，还能适当省略功能部的一部分，或追加其他功能部。以下，作为各部的动作，说明灵敏度分布算出部21所进行的处理的详细情况。
70.[层面切出处理s151]
[0071]
层面切出处理对由阵列线圈接收到的smap数据(与通道数同数的smap数据)和由体线圈接收到的smap数据分别进行。另外，由于将由体线圈得到的smap数据在之后的灵敏度分布算出中用作参考，因此在以下的说明中，称作ref数据(关于图像空间是ref图像数据)。
[0072]
在图7示出层面切出处理s151的详细情况。
[0073]
在层面切出处理s151中，首先傅立叶变换部213对3d-smap数据以及3d-ref数据分别进行傅立叶变换，在从k空间数据变换成图像数据(实空间数据)后(s1511)，层面切出部211从作为实空间数据的3d图像数据切出2d图像数据(层面)(s1512)。这时，所切出的层面的2d图像数据以其fov成为与对象图像(按正式摄像序列得到的图像)的fov相同的fov的方式来切出。一般在灵敏度分布用测量中，由于以比对象图像的fov大的fov来取得灵敏度分
布图像，因此，使灵敏度分布图像的fov与对象图像的fov一致。但关于图像的矩阵尺寸，灵敏度分布图像是比对象图像小的低分辨率图像。
[0074]
[展开图像作成处理s152]
[0075]
展开图像作成部212对层面切出部211通过层面切出处理s151得到的2d-smap图像数据以及2d-ref图像数据重复进行反转处理，来作成展开图像。在图8的(a)示出反转处理的详细情况。在图8的(a)中，左上示出的图像1a是通过层面切出处理s151得到的2d-smap图像数据801，设为原始图像。最初，复制该原始图像1a以便在下侧成为线对称，来作成第一镜像1b。接下来，复制将原始图像1a和镜像1b结合而成的图像(1a+1b)以便在左侧成为线对称，作成第二镜像(1c+1d)，将图像(1a+1b)以及第二镜像(1c+1d)结合，得到展开图像802。对2d-ref图像数据也进行同样的处理。
[0076]
[傅立叶变换s153]
[0077]
傅立叶变换部213对展开图像作成部212通过展开图像作成处理s152镜像展开而得的展开图像进行傅立叶变换，来设为频率空间即k空间的数据。
[0078]
[频率分量算出s154]
[0079]
灵敏度分布频率分量算出部214根据smap图像的k空间数据来算出灵敏度分布的频率分量。灵敏度分布的频率分量的算出能应用专利文献1记载的手法。以下参考图9来说明灵敏度分布的频率分量的算出手法。
[0080]
在展开图像作成处理s152中，将根据由阵列线圈的第i个通道接收到的数据通过镜像展开而作成的smap图像数据设为si，将根据由体线圈接收到的数据通过镜像展开而作成的ref图像数据设为sb。
[0081]
在实空间中，若将实空间上的各位置的矢量设为r，则阵列线圈的第i个通道的smap图像si(r)如式(1)所示那样，以各线圈的灵敏度分布ci(r)与ref图像sb(r)的积来表征(图9：901)。
[0082]
(数学式1)
[0083]
si(r)＝ci(r)
×
sb(r)
ꢀꢀꢀ
(1)
[0084]
若将式(1)的两边变换成k空间数据，则式(1)的关系以式(2)的卷积积分来表征(图9：902)。
[0085]
(数学式2)
[0086]
si’(k)＝ci’(k)*sb’(k)
ꢀꢀꢀ
(2)
[0087]
式中，k是k空间位置矢量，si’(k)、ci’(k)、sb’(k)分别是将si(r)、ci(r)、sb(r)的实空间图像变换成k空间数据而得的结果(以下也相同)。
[0088]
如式(2)所示那样，si’(k)是将sb’(k)和灵敏度分布的频率分量ci’(k)进行卷积的结果。
[0089]
上述的式(2)通过无视si’(k)和ci’(k)的高频区域，能使用给定的核尺寸的权重系数wi，如式(3)那样表征。
[0090]
【数学式3】
[0091][0092]
在式(3)中，kx、ky是k空间的位置，bx、by是核内的k空间位置，bx、by是核尺寸。核
尺寸并没有特别限定，但核尺寸越小，无视的高频分量就越大，一般根据灵敏度分布平稳地变化这样的假定，设为11
×
11、19
×
19等小的尺寸，由此即使在被检测体的边界区域，也能使用其周围的数据来稳定地求取灵敏度分布。
[0093]
若使式(3)中的si’的要素和wi的要素为纵向排列的矢量，将sb’重新表现为排序成使要素对应的矩阵，则式(3)能改写成式(4)，能从式(5)所示的伪逆矩阵算出权重矢量wi(即，权重系数)。
[0094]
【数学式4】
[0095]s′i＝s
′bwiꢀꢀꢀ
(4)
[0096]
【数学式5】
[0097]
wi＝(s
′
bhs′b)-1s′
bhs′iꢀꢀꢀ
(5)
[0098]
在此，h表征伴随矩阵。另外，若将smap图像的尺寸分别设为是nx、ny(其中，nx以及ny是偶数)，则矩阵sb’的尺寸在核尺寸为奇数的情况下成为(纵，横)＝{(nx-bx+1)
×
(ny-by+1)，bx
×
by}。
[0099]
该权重系数wi相当于接收线圈(通道)的灵敏度分布的频率分量，由于成为算出的前提的图像是展开图像，因此不是灵敏度分布的频率分量其本身(图9：903)。
[0100]
[向实空间的变换s155]
[0101]
傅立叶变换部213在使这样得到的权重系数wi通过填零(k空间上的填零)等而与正式摄像的分辨率匹配后，通过傅立叶逆变换来设为图像数据。所得到的图像如图9所示那样，反映了在算出灵敏度分布的频率分量时所用的s1以及sb，成为将灵敏度分布图像展开的图像904。
[0102]
[镜像切出处理s156]
[0103]
镜像切出部215如图8(b)所示那样，从傅立叶逆变换后的图像904切出将原始的smap图像展开成镜像前的原始的区域(相当于图8的smap图像801的区域)，得到作为实空间数据的灵敏度分布(灵敏度图)905。
[0104]
[蒙片乘法运算s157]
[0105]
之后，蒙片图像乘法运算部216为了去除灵敏度分布的周边的噪声，对傅立叶变换后的灵敏度分布图像905乘以给定的蒙片图像(未图示)。因此，蒙片图像乘法运算部216根据作为灵敏度分布用图像而取得的低分辨率图像来作成蒙片图像。蒙片图像的作成只要是从3d灵敏度图像切出层面后(图7：1512)，就随时能作成。
[0106]
通过以上说明的s151～s157，图3的灵敏度分布算出处理s1002结束。这些处理按接收线圈的每个通道且按s151中切出的每个层面位置来进行，关于各通道得到层面的量的灵敏度分布。
[0107]
之后，使用通过上述处理算出的灵敏度分布并通过平行成像运算来生成图像的处理(图3：信号分离步骤s1003、图像显示步骤s1004)如前述那样，但在本实施方式中，由于按每个层面得到灵敏度分布，因此，若按正式摄像序列得到的图像是3d图像，则对对应的层面位置的图像按每个层面进行信号分离处理。
[0108]
若通过正式摄像得到的图像是多层面图像，则在层面切出(s1512)中，将与正式摄像的层面相同的层面位置切出来进行灵敏度分布算出，对于对应的多层面图像的各层面，使用对应的层面位置的灵敏度分布来进行信号分离处理。
[0109]
根据本实施方式，在频域中算出灵敏度分布时，通过使用将原始的图像展开的图像来作为灵敏度分布用数据，能抑制在直接使用原始的图像的情况下得到的灵敏度分布中产生的无信号区域的振动，能稳定地得到灵敏度分布。此外，由于能有效地进行振动抑制，因此能使核尺寸比较大，由此还能表现灵敏度分布的高频分量，能提高平行成像中的信号分离处理的精度。
[0110]
为了确认本实施方式的效果，在图10示出实际使用人头部的图像来算出灵敏度分布图像的结果。在图10中，(a)是由某通道接收到的smap图像，(b)是通过本实施方式的灵敏度分布算出方法以核尺寸61
×
61算出的灵敏度分布图像，(c)是通过下式(6)利用灵敏度分布将smap图像的各通道图像合成而得的图像smac(r)，(d)是对(c)的合成的图像施予(b)的灵敏度分布而得的结果与(a)的各通道的图像的差分的绝对值，是对各通道的灵敏度分布的误差以像素值的大小进行加权而得的结果，成为在图像重构中产生的错误的大小的基准。
[0111]
【数学式6】
[0112][0113]
在此，上横线表征复共轭。
[0114]
另一方面，(e)、(f)、(g)不是通过本实施方式的展开成镜像的方法而是通过现有方法将原始图像的fov填零成约2倍来算出的结果，分别与(b)、(c)、(d)对应。核尺寸是相同的61
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61。进而，在现有方法中，在(h)、(i)、(j)示出使核尺寸小到41
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41为止的结果。
[0115]
可知，与现有方法的灵敏度分布(e)相比，(b)的本实施方式的灵敏度分布的背景区域中的振动少。此外，由于在被检测体边界区域中，在(g)的箭头所示的区域中产生的误差不在(d)中产生，因此可知，还抑制了被检测体边界区域中的振动。关于被检测体内部的区域的误差，比较(d)和(g)后可知是同等的。
[0116]
在现有方法中，也是若将核尺寸从61
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61减小到41
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41，就如(h)所示那样，能将灵敏度分布的振动抑制到与(b)相同的程度，但(j)的误差总体变得比(d)大。
[0117]
以上说明了本发明的mri装置的第一实施方式，但灵敏度分布用图像数据的取得手法等并不限定于第一实施方式的手法，能进行各种变更。
[0118]
《变形例1，变形例2》
[0119]
例如在第一实施方式中，作为ref图像数据而使用由体线圈接收到的数据，但也可以如图11所示那样，不由体线圈接收，而是取而代之地使用将阵列线圈的smap数据以专利文献1那样的手法(利用了临时的线圈灵敏度图的合成方法)进行合成而得的数据(变形例1)。
[0120]
此外，在第一实施方式中，与正式摄像序列分开地进行灵敏度分布用序列，但灵敏度分布算出还能使用按正式摄像序列得到的测量数据的一部分来进行(自校准)(变形例2)。
[0121]
进而，关于展开图像作成处理s152，还能进行如下那样的变更。
[0122]
《变形例3》
[0123]
在第一实施方式中，在展开图像作成处理s152中，将从3d-smap图像数据切出层面后的图像直接作为镜像，得到展开图像，但在本变形例中，在对smap图像以及ref图像分别
将原始的图像的周围进行填零后，重复进行与第一实施方式的处理同样的反转处理，生成将填零后的原始图像展开的展开图像。在图12示出本变形例的处理的概要。
[0124]
在本变形例中，如图12所示那样，将原始图像801(1a)的周围进行填零来设为扩展了fov的图像1a0。在现有方法的填零中，将这样进行了填零的图像直接使用在频域的灵敏度分布算出中，但在本变形例中，将该图像1a0与第一实施方式的处理(s152)同样地进行2次复制成线对称的处理，生成展开图像(1a0+1b0+1c0+1d0)803。利用了该展开图像的灵敏度分布频率分量的算出能与第一实施方式同样地进行。
[0125]
根据本变形例，能通过组合对周围进行了少许填零的图像来将镜像平滑地结合，能在保持现有方法的填零的效果(抑制频谱泄漏)的同时，抑制因灵敏度分布算出的自由度提高所导致的无信号区域产生振动。
[0126]
《变形例4》
[0127]
在第一实施方式中，将原始的图像1a的整体反转来设为镜像1b，但还能仅使图像的一部分反转来进行结合。使用图13来说明本变形例的处理。在图13中，为了易于理解而以4
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4的图像为例示出。数字1～16是区别像素的编号。
[0128]
在最初的反转处理中，仅复制由16个像素构成的原始的图像1a当中中央区域的像素5～12(1b’)并进行结合，以使得相对于原始的图像1a的像素1～4成为线对称。接下来，仅复制结合而得的图像(1a+1b’)的中央2列的像素并进行结合，以使得相对于图像(1a+1b’)的最左列的像素成为线对称，生成展开图像804。如此地在本变形例中形成的展开图像804是展开图像804当中左上的区域(1a)与原始的图像801对应且矩阵尺寸比第一实施方式的展开图像小的图像。
[0129]
使用该展开图像804(smap图像以及ref图像)来算出灵敏度分布的频率分量，作为k空间中的系数w1。算出手法与第一实施方式同样，但在本变形例中，由于算出的k空间中的系数与图13的图像804同样地成为端的区域不重复的镜像，因此仅求取与图像804的区域1a对应的范围即可。即，式(3)中求得的变量wi(bx，by)的bx、by的范围如式(7)那样仅成为0以上的范围，能减小计算的规模。
[0130]
【数学式7】
[0131][0132]
如此地，根据本变形例，组合仅将灵敏度分布用数据的一部分反转而得的图像来生成展开图像，将其使用在频域的灵敏度分布算出中，由此，除了与第一实施方式相同的效果以外，还能得到减少计算量的效果。
[0133]
《第二实施方式》
[0134]
在第一实施方式中，说明正式摄像是多层面摄像且求取每个层面的2d的灵敏度分布的情况，但在本实施方式中，在3d摄像中，取得3d数据来作为灵敏度分布用数据，算出3d
灵敏度分布。
[0135]
在本实施方式中，在测量步骤(图3：s1001)中，正式摄像序列以及灵敏度分布用序列都进行3d摄像，得到3d的数据来作为灵敏度分布用数据。
[0136]
在灵敏度分布算出步骤(图3：s1002)中，使用由接收线圈的各通道接收到的灵敏度分布用数据(3d-smap数据)以及由体线圈接收到的灵敏度分布用数据(3d-ref数据)，但在这时，对变换为图像空间后的3d-图像数据如图14所示那样进行向各轴的展开，得到展开图像。即，使原始的图像(2a)1401在x轴方向上反转，得到关于yz面成为对称的镜像(2b)。接下来，使将镜像2b和原始的图像2a结合而得的图像1402在y轴方向上反转，得到关于xz面成为对称的镜像(2c+2d)。使将该镜像(2c+2d)和图像1402结合而得的图像1403在z轴方向上反转，得到关于xy面对称的镜像1404。将该镜像1404作为展开图像，进行之后的灵敏度分布算出处理(图5的s153～s157)。
[0137]
灵敏度分布算出使用将式(3)的各要素扩张成三维而得的式子即可，与第一实施方式同样地算出灵敏度分布的频率分量。
[0138]
在本实施方式中，关于展开图像的生成，也与第一实施方式的变形例3、变形例4同样，能采用对原始的图像1401的周围进行填零、以及仅反转原始的图像1401的中央区域来进行结合等这样的变形例，能得到与变形例3、4同样的效果。
[0139]
《第三实施方式》
[0140]
在第一实施方式以及第二实施方式中，以每个通道的信号分离处理(图3的s1003)为前提来求取每个通道的灵敏度分布，但在本实施方式中，以作为图像生成法而进行grappa法(非专利文献2记载的手法)的平行成像为前提，来算出相当于各通道的灵敏度分布的信息。
[0141]
以2d摄像的情况为例来说明本实施方式的处理。在图15示出本实施方式的处理流程。在图15中，与图5相同的内容的处理以相同的附图标记示出。如图示那样，在本实施方式中，从按3d-灵敏度分布用序列得到的3d-数据进行层面切出(s151)、将第一实施方式、其变形例3、4所示那样的展开图像用作算出中使用的灵敏度分布用数据(s152)、将展开图像变换为k空间数据(s153)这些处理也与第一实施方式同样。
[0142]
grappa法是对进行了欠采样的k空间数据在k空间上对非测量行进行插值来进行图像重构的手法，在对非测量行进行插值时，通过加权相加对包含其他线圈的多个测量行的数据进行插值。多个测量行的权重相当于各通道的权重，在本实施方式中，将该各通道的数据的权重作为与灵敏度分布相当的信息来算出(s158)。
[0143]
具体地，在灵敏度分布的频率分量的算出中，取代在第一实施方式的频率分量算出s154中使用的式(2)，基于以下的式(8)来求取第i个通道相对于第j个通道的权重c
i’(k，j)。
[0144]
(数学式8)
[0145]si’(k)＝∑j c
i’(k，j)*s
j’(k)
ꢀꢀꢀ
(8)
[0146]
该权重c
i’(k，j)相当于第一实施方式中求得的各通道的灵敏度分布的频率分量(k空间上的权重wi)。在第一实施方式中，对该权重wi进行傅立叶逆变换，来求取图像空间中的灵敏度分布，但在本实施方式中，将ci(k，j)用作针对k空间上的测量数据的权重，来对非测量行进行插值，从而进行图像重构。
[0147]
以上说明了本发明的mri装置的各实施方式和变形例，但这些是一例，还能对图示的构造、工序追加要素或省略一部分要素。
[0148]
此外，在上述的实施方式中，关于用户的参与并未特别言及，但也可以经由图16那样的用户界面由用户指定是否展开成镜像(是否是第一实施方式记载的手法)、是否还进行填零等(变形例3或变形例4)。
[0149]
以上说明了本发明的各实施方式，但这些实施方式中的灵敏度分布算出部21的功能(灵敏度分布算出程序)并不限于mri装置，只要是具备能进行频率空间中的灵敏度分布运算的单元的装置(图像处理装置)，就能实现，用这样的图像处理装置实现的功能也包含在本发明中。
[0150]
此外，本发明不仅能运用于将k空间数据间除的平行成像中，还能同样地运用于多层面选择激发法(sms)平行成像、多通道图像的合成(mac合成)中。在一般的mac合成中，由于使用灵敏度分布的平方和，因此相位信息消失，但通过使用以本实施方式的手法求得的灵敏度分布，能得到具有相位信息的图像(复图像)。