特許 5797782 磁気共鳴撮影装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】5797782

(24)【登録日】2015年8月28日

(45)【発行日】2015年10月21日

(54)【発明の名称】磁気共鳴撮影装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20151001BHJP

【ＦＩ】

   A61B5/05 382

   A61B5/05 311

【請求項の数】14

【全頁数】23

(21)【出願番号】特願2013-556292(P2013-556292)

(86)(22)【出願日】2013年1月10日

(86)【国際出願番号】JP2013050290

(87)【国際公開番号】WO2013114927

(87)【国際公開日】20130808

【審査請求日】2014年7月22日

(31)【優先権主張番号】特願2012-16781(P2012-16781)

(32)【優先日】2012年1月30日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000153498

【氏名又は名称】株式会社日立メディコ

(74)【代理人】

【識別番号】110000888

【氏名又は名称】特許業務法人 山王坂特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】白猪 亨

(72)【発明者】

【氏名】尾藤 良孝

(72)【発明者】

【氏名】谷口 陽

(72)【発明者】

【氏名】平田 智嗣

(72)【発明者】

【氏名】五月女 悦久

(72)【発明者】

【氏名】高橋 哲彦

(72)【発明者】

【氏名】板垣 博幸

【審査官】 島田 保

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００５−３０４５５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平１１−２５３４２０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２００４−５２７３５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００８−０８６５２５（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ ５／０５５

ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）

Ｗｉｌｅｙ Ｏｎｌｉｎｅ Ｌｉｂｒａｒｙ

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体が置かれる空間に静磁場を発生させる静磁場発生部と、前記被検体に高周波磁場を照射する高周波磁場照射部と、前記被検体に傾斜磁場を印加する傾斜磁場印加部と、前記被検体から発生する核磁気共鳴信号を受信する受信部と、前記傾斜磁場印加部と前記高周波磁場照射部と前記受信部との動作を制御して共鳴周波数が異なる２つの物質の核磁気共鳴信号を得る計測部と、前記核磁気共鳴信号に対する演算処理を行う演算部と、前記演算処理後の情報を表示する表示装置と、を備える磁気共鳴撮影装置であって、
前記演算部は、
前記共鳴周波数が異なる２つの物質それぞれの核磁気共鳴信号のスペクトルを各々算出するスペクトル算出部と、
前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記被検体内の温度情報を算出する温度情報算出部と、
前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記温度情報の精度を示す温度精度情報を算出する温度精度情報算出部と、
前記温度情報および前記温度精度情報に基づいて前記表示装置に表示する表示情報を生成する表示情報生成部と、を備えること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項2】

請求項１記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度情報算出部は、
前記算出した各々のスペクトルピークを表す関数を決定し、当該関数に基づき、前記２つの物質それぞれの共鳴周波数を算出する共鳴周波数算出部と、
前記決定した２つの共鳴周波数の差を温度情報に換算する換算部と、を備える
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項3】

請求項１または２記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度精度情報算出部は、
前記算出した各々のスペクトルピークを表すモデル関数を算出するモデル関数算出部と、
前記モデル関数各々に複数の仮想的なノイズを付加し、前記２つの物質毎に複数の仮想モデル関数を生成する仮想モデル関数生成部と、
前記仮想モデル関数各々から仮想温度を算出する仮想温度算出部と、を備え、
前記複数の仮想温度を統計処理し、前記温度精度情報を得ること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項4】

請求項１または２記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度精度情報算出部は、
前記算出した各々のスペクトルピークを表すモデル関数を算出するモデル関数算出部と、
前記モデル関数に基づき、前記２つの物質それぞれの共鳴周波数の精度情報を算出する周波数精度算出部と、
前記２つの共鳴周波数の精度情報から２つの物質の共鳴周波数差の精度情報を算出する周波数差精度算出部と、を備え、
前記共鳴周波数差の精度情報から温度精度情報を算出すること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項5】

請求項１から４いずれか１項記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記共鳴周波数が異なる２つの物質は、水と代謝物であること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項6】

請求項１から５いずれか１項記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記計測部は、磁気共鳴スペクトロスコピーシーケンスに従って、前記各物質の磁気共鳴信号を得ること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項7】

請求項１から５いずれか１項記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記計測部は、磁気共鳴スペクトロスコピックイメージングシーケンスおよびエコープラナースペクトロスコピックイメージングシーケンスのいずれか一方のシーケンスに従って、前記各物質の磁気共鳴信号を得ること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項8】

請求項７記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度情報算出部は、前記温度情報を、前記シーケンスで計測したボクセル毎に算出し、
前記表示情報生成部は、前記各ボクセルの温度情報を補間することにより高分解能の温度画像を前記表示情報として生成すること
を特徴とする磁気共鳴撮像装置。

【請求項9】

請求項７記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度情報算出部は、前記温度情報を、前記シーケンスで計測したボクセル毎に算出し、
前記表示情報生成部は、
前記各ボクセルの中から基準とする基準ボクセルの選択を受け付ける基準ボクセル受付部と、
前記各ボクセルの温度情報と前記基準ボクセルの温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、
前記各ボクセルの温度差情報を補間することにより所望の分解能の温度差画像を前記表示情報として生成すること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項10】

請求項７記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度情報算出部は、前記温度情報を、前記シーケンスで計測したボクセル毎に算出し、
前記表示情報生成部は、
前記各ボクセルの温度情報を補間することにより所望の分解能の温度画像を生成する補間部と、
前記所望の分解能の温度画像上で、基準となる関心領域の選択を受け付ける基準関心領域受付部と、
前記基準となる関心領域内の前記ボクセルの温度情報を基準温度情報として算出する基準温度情報算出部と、
前記所望の分解能の温度画像の各ボクセルの温度情報と前記基準温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、
前記各ボクセルの温度差情報を画素値とする温度差画像を、前記表示情報として生成すること
を特徴とする磁気共鳴撮像装置。

【請求項11】

請求項７記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記表示情報生成部は、
前記シーケンスで計測したボクセル毎のスペクトルを空間的に補間して所望の分解能のスペクトルデータを得る補間部を備え、
前記補間後のスペクトルデータからそれぞれ補間後のボクセルの温度情報を算出し、算出した各温度情報を画素値とする前記分解能の温度画像を、前記表示情報として生成すること
を特徴とする磁気共鳴撮像装置。

【請求項12】

請求項７記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記表示情報生成部は、
前記シーケンスで計測したボクセル毎のスペクトルを空間的に補間して所望の分解能のスペクトルデータを得る補間部と、
前記補間後のスペクトルデータからそれぞれ補間後のボクセルの温度情報を算出し、算出した各温度情報を画素値とする前記分解能の温度画像を生成する温度画像生成部と、
前記分解能の温度画像上で基準となる関心領域の選択を受け付ける基準関心領域受付部と、
前記基準となる関心領域内の各補間後のボクセルの前記温度情報を基準温度情報として算出する基準温度情報算出部と、
前記所望の分解能の温度画像内の各補間後のボクセルの温度情報と前記基準温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、
前記各補間後のボクセルの温度差情報を画素値とする温度差画像を前記表示情報として生成すること
を特徴とする磁気共鳴撮像装置。

【請求項13】

請求項２記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記関数は、前記共鳴周波数を変数に持つ、ローレンツ型関数であること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【請求項14】

請求項３記載の磁気共鳴撮影装置であって、
前記温度精度情報は、前記仮想温度の標準偏差であること
を特徴とする磁気共鳴撮影装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、磁気共鳴撮影技術に関する。特に、水と代謝物との共鳴周波数差から温度画像を算出する磁気共鳴スペクトロスコピー（ＭＲＳ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）、および、磁気共鳴スペクトロスコピックイメージング（ＭＲＳＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｉｍａｇｉｎｇ）技術に関する。

【背景技術】

【0002】

磁気共鳴撮影装置は、静磁場中に置かれた測定対象に特定周波数の高周波磁場を照射して磁気共鳴現象を誘起し、測定対象の物理的、化学的情報を取得する装置である。現在、広く普及している磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ：Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｉｍａｇｉｎｇ）は、主として水分子中の水素原子核の核磁気共鳴現象を用い、生体組織によって異なる水素原子核密度や緩和時間の差などを画像化する方法である。これにより組織の差異を画像化でき、疾病の診断に高い効果を挙げている。

【0003】

これに対し、ＭＲＳやＭＲＳＩは、分子（代謝物）の化学結合の違いによる共鳴周波数の差異（化学シフト）を元に分子毎に核磁気共鳴信号を分離し、分子種毎の濃度や緩和時間の差などを計測する方法である。ＭＲＳは、ある選択された空間領域の分子種を観測する方法であり、ＭＲＳＩは、分子種毎に画像化する方法である。対象とする原子核としては^１Ｈ（プロトン）、³¹Ｐ、¹³Ｃ、¹⁹Ｆなどがある。

【0004】

プロトンを対象核種としたプロトンＭＲＳやプロトンＭＲＳＩ（以降は単にＭＲＳ／ＭＲＳＩと呼ぶ）で検出できる人体の主な代謝物には、コリン、クレアチン、Ｎ−アセチルアスパラギン酸（ＮＡＡ）、乳酸等がある。これら代謝物の量から、がん等の代謝異常疾患の進行度判定や早期診断、悪性度診断を非侵襲的に行うことが期待されている。

【0005】

ＭＲＳ／ＭＲＳＩは、代謝物濃度の測定だけでなく、水と代謝物の共鳴周波数差を用いた生体内の温度測定にも応用できる。水の共鳴周波数は、温度によって共鳴周波数がシフトし、そのシフト量は−０．０１ｐｐｍ／℃の温度係数を持つことが知られている（例えば非特許文献１）。一方、ＮＡＡなどの代謝物の共鳴周波数は、生体環境下の温度範囲では変化しないことが知られている。これらの特性を利用して、水と代謝物との共鳴周波数差から生体内の温度を測定する技術がある（例えば、非特許文献２参照）。

【0006】

温度情報の算出は、例えば、以下のようにモデル関数でフィッティングすることにより行う。まず、水と代謝物（ここでは例としてＮＡＡを挙げる）を個別または同時に計測する。そして、時間方向にフーリエ変換して、それぞれスペクトルを得る。計測した水とＮＡＡのスペクトルのピーク領域（スペクトルピーク）を、例えば、以下の式（１）のローレンツ型関数を使ってフィッティングする。

【数1】

ここで、νは周波数、Ｌ_iは信号強度、ν_iは対象とする物質の共鳴周波数、ａ_iはスペクトルピークの半値幅、Ｉ_iはスペクトルピークの高さ、φ_iは位相、ｃは定数項である。計測した水とＮＡＡとのスペクトルピークをそれぞれ式（１）でフィッティングし、水とＮＡＡの共鳴周波数を、それぞれフィッティングパラメータである共鳴周波数ν_iとして得る。その後、水とＮＡＡの共鳴周波数差を算出し、例えば、非特許文献２に記載の温度換算式などから温度を算出する。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】Ｈｉｎｄｍａｎ Ｊ． Ｃ．、“Ｐｒｏｔｏｎ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｈｉｆｔ ｏｆ Ｗａｔｅｒ ｉｎ ｔｈｅ Ｇａｓ ａｎｄ Ｌｉｑｉｕｄ Ｓｔａｔｅｓ” Ｔｈｅ Ｊｏｕｒｎａｌ Ｏｆ Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｐｈｙｓｉｃｓ、１９６６年、４４巻、４５８２−４５９２頁

【非特許文献2】Ｃａｄｙ Ｅ． Ｂ．他、“Ｔｈｅ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌｏｃａｌ Ｂｒａｉｎ Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｂｙ ｉｎ Ｖｉｖｏ １Ｈ Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ” Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｉｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ、１９９５年、３３巻、８６２−８６７頁

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

上述のとおり、モデル関数のフィッティングを使った温度情報算出方法では、例えば、ピークの半値幅や信号対雑音比などのスペクトルの質によってフィッティング結果が左右され、算出される温度が変動する。しかしながら、この手法では、オペレータは、算出した温度の精度を把握することはできない。算出された温度の精度（信頼度）は、診断には必須の情報であるため、複数回計測して温度を算出し、それらの標準偏差などから算出した温度の精度を確認することとなる。このため、一人の被検者の温度を測定するためには多大な時間がかかるとともに被検者の負担も大きい。

【0009】

本発明は、上記事情に鑑みて成されたもので、短時間で済み、被検者の負担も少ない、生体内の温度情報およびその精度情報取得技術を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明は、共鳴周波数が異なる２つの物質を、ＭＲＳ／ＭＲＳＩにより、それぞれ１回計測することにより得られたスペクトルから、温度情報だけでなく、その精度も算出し、温度情報とともにオペレータに提示する。

【0011】

具体的には、被検体が置かれる空間に静磁場を発生させる静磁場発生部と、前記被検体に高周波磁場を照射する高周波磁場照射部と、前記被検体に傾斜磁場を印加する傾斜磁場印加部と、前記被検体から発生する核磁気共鳴信号を受信する受信部と、前記傾斜磁場印加部と前記高周波磁場照射部と前記受信部との動作を制御して共鳴周波数が異なる２つの物質の核磁気共鳴信号を得る計測部と、前記核磁気共鳴信号に対して演算処理する演算部と、前記演算処理後の情報を表示する表示装置と、を備える磁気共鳴撮影装置であって、前記演算部は、前記共鳴周波数が異なる２つの物質それぞれの核磁気共鳴信号のスペクトルを各々算出するスペクトル算出部と、前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記被検体内の温度情報を算出する温度情報算出部と、前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記温度情報の精度を示す温度精度情報を算出する温度精度情報算出部と、前記温度情報および前記温度精度情報に基づいて前記表示装置に表示する表示情報を生成する表示情報生成部と、を備えることを特徴とする磁気共鳴撮影装置を提供する。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、短時間、かつ、被検者にとって低負担で、生体内の温度情報およびその精度情報を取得できる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】（ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施形態の磁気共鳴撮影装置の外観図である。

【図2】本発明の実施形態の磁気共鳴撮影装置の機能構成図である。

【図3】本発明の実施形態の磁気共鳴撮影装置が備える計算機の機能ブロック図である。

【図4】本発明の実施形態の温度情報および温度精度情報算出計測全体の流れを説明するためのフローチャートである。

【図5】本発明の実施形態のＭＲＳＩシーケンスの一例を説明するための説明図である。

【図6】（ａ）〜（ｃ）は、本発明の実施形態のＭＲＳＩシーケンスにより励起される領域を説明するための説明図である。

【図7】本発明の実施形態の温度情報算出処理のフローチャートである。

【図8】本発明の実施形態の温度精度情報算出処理のフローチャートである。

【図9】本発明の実施形態の表示情報生成部で実行される表示情報の表示例を説明するための説明図である。

【図10】本発明の実施形態の温度精度情報算出処理の他の例のフローチャートである。

【図11】本発明の実施形態の高分解能温度差画像生成処理のフローチャートである。

【図12】本発明の実施形態の高分解能温度差画像生成処理の他の例のフローチャートである。

【図13】本発明の実施形態の高分解能温度差画像生成処理の他の例のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明を適用する実施形態について説明する。以下、実施形態を説明するための全図において、同一機能を有するものは同一符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

【0015】

まず、本実施形態の磁気共鳴撮影装置（ＭＲＩ装置）について説明する。図１は、本実施形態のＭＲＩ装置の外観図である。図１（ａ）は、ソレノイドコイルで静磁場を生成するトンネル型磁石を用いた水平磁場方式のＭＲＩ装置１００である。図１（ｂ）は、開放感を高めるために磁石を上下に分離したハンバーガー型（オープン型）の垂直磁場方式のＭＲＩ装置１２０である。また、図１（ｃ）は、図１（ａ）と同じトンネル型磁石を用い、磁石の奥行を短くし且つ斜めに傾けることによって、開放感を高めたＭＲＩ装置１３０である。本実施形態では、これらの外観を有するＭＲＩ装置のいずれを用いることもできる。なお、これらは一例であり、本実施形態のＭＲＩ装置はこれらの形態に限定されるものではない。本実施形態では、装置の形態やタイプを問わず、公知の各種のＭＲＩ装置を用いることができる。以下、特に区別する必要がない場合は、ＭＲＩ装置１００で代表する。

【0016】

図２は、本実施形態のＭＲＩ装置１００の機能構成図である。本図に示すように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、被検体１０１が置かれる空間に、静磁場を発生させる静磁場コイル１０２などで構成される静磁場発生部と、ｘ方向、ｙ方向、ｚ方向にそれぞれ傾斜磁場を発生させ、被検体１０１に印加する傾斜磁場コイル１０３（傾斜磁場印加部）と、静磁場分布を調整するシムコイル１０４と、被検体１０１の計測領域に対し高周波磁場を照射する高周波磁場照射コイル１０５（以下、単に送信コイルという；高周波磁場照射部）と、被検体１０１から発生する核磁気共鳴信号を受信する核磁気共鳴信号受信コイル１０６（以下、単に受信コイルという；受信部）と、送信機１０７と、受信機１０８と、計算機１０９と、傾斜磁場用電源部１１２と、シム用電源部１１３と、シーケンス制御装置１１４と、を備える。

【0017】

静磁場コイル１０２は、図１（ａ）、図１（ｂ）、図１（ｃ）にそれぞれ示した各ＭＲＩ装置１００、１２０、１３０の構造に応じて、種々の形態のものが採用される。傾斜磁場コイル１０３及びシムコイル１０４は、それぞれ傾斜磁場用電源部１１２及びシム用電源部１１３により駆動される。なお、本実施形態では、送信コイル１０５と受信コイル１０６とに別個のものを用いる場合を例にあげて説明するが、送信コイル１０５と受信コイル１０６との機能を兼用する１のコイルで構成してもよい。送信コイル１０５が照射する高周波磁場は、送信機１０７により生成される。受信コイル１０６が検出した核磁気共鳴信号は、受信機１０８を通して計算機１０９に送られる。

【0018】

シーケンス制御装置１１４は、計算機１０９からの指示に従って傾斜磁場コイル１０３の駆動用電源である傾斜磁場用電源部１１２、シムコイル１０４の駆動用電源であるシム用電源部１１３、送信機１０７及び受信機１０８の動作を制御し、傾斜磁場、高周波磁場の印加および核磁気共鳴信号の受信のタイミングを制御する。制御のタイムチャートはパルスシーケンスと呼ばれ、計測に応じて予め設定され、後述する計算機１０９が備える記憶装置等に格納される。

【0019】

計算機１０９は、受け取った核磁気共鳴信号に対して様々な演算処理を行い、画像情報やスペクトル情報、温度情報、温度精度情報を生成するとともに、シーケンス制御装置１１４に指示を与え、ＭＲＩ装置１００全体の動作を制御する。計算機１０９は、ＣＰＵ、メモリ、記憶装置などを備える情報処理装置であり、計算機１０９にはディスプレイ等の表示装置１１０、外部記憶装置１１１、入力装置１１５などが接続される。

【0020】

表示装置１１０は、演算処理で得られた結果等をオペレータに表示するインタフェースである。入力装置１１５は、本実施形態で行われる演算処理に必要な条件、パラメータ等をオペレータが入力するためのインタフェースである。外部記憶装置１１１は、記憶装置とともに、計算機１０９が実行する各種の演算処理に用いられるデータ、演算処理により得られるデータ、入力された条件、パラメータ等を保持する。

【0021】

上述のように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、１回の計測で温度情報とその精度（信頼度）を示す指標を算出する。これを実現する本実施形態の計算機１０９の機能について説明する。図３は、本実施形態の計算機１０９の機能ブロック図である。

【0022】

本図に示すように、本実施形態の計算機１０９は、計測部２１０と、演算部２２０とを備える。計測部２１０は、パルスシーケンスに従ってシーケンス制御装置１１４を動作させるとともに各部を制御して計測を行い、核磁気共鳴信号を得る。演算部２２０は、計測により得た核磁気共鳴信号に様々な演算処理を施し、画像情報、スペクトル情報、温度情報、および温度精度情報等を生成する。

【0023】

演算部２２０は、計測により得た核磁気共鳴信号をスペクトルに変換し、温度情報と温度精度情報を算出し、表示装置１１０に表示する表示情報を生成する。これを実現するため、本実施形態の演算部２２０は、計測により得た核磁気共鳴信号をスペクトルに変換するスペクトル算出部２３０と、スペクトルから被検体１０１内部の温度情報を算出する温度情報算出部２４０と、算出した温度情報の精度を算出する温度精度情報算出部２５０と、表示情報生成部２６０と、を備える。本実施形態では、温度精度情報算出部２５０も、温度情報算出部２４０が温度情報を算出するスペクトルを用い、温度精度情報を算出する。

【0024】

なお、計算機１０９が実現する各種の機能は、記憶装置が保持するプログラムを、ＣＰＵがメモリにロードして実行することにより実現される。また、計算機１０９が実現する各種の機能のうち、少なくとも一つの機能は、ＭＲＩ装置１００とは独立した、情報処理装置であって、ＭＲＩ装置１００とデータの送受信が可能な情報処理装置により実現されていてもよい。

【0025】

以下、本実施形態の計算機１０９の各機能による、本実施形態の、温度情報および温度精度情報算出計測全体の流れについて簡単に説明する。図４は、本実施形態の温度情報および温度精度情報算出計測全体の流れの処理フローである。本実施形態では、温度情報および温度精度情報を算出するために、２つの共鳴周波数の異なる物質のスペクトル情報を用いる。以下、本実施形態では、２つの共鳴周波数の異なる物質として水と代謝物（ＮＡＡ）とを用いる場合を例にあげて説明する。

【0026】

まず、計測部２１０は、非水抑圧計測を行い（ステップＳ１１０１）、水の核磁気共鳴信号を得る。その後、水抑圧計測を行い（ステップＳ１１０２）、代謝物の核磁気共鳴信号を得る。非水抑圧計測および水抑圧計測は、ともに、予め定められたパルスシーケンスに従って、シーケンス制御装置１１４を制御することにより実現する。予め定められたパルスシーケンスの一例は後述する。なお、本実施形態では、水とＮＡＡの核磁気共鳴信号を別個の計測で得ているが、水信号を完全に抑制せずに、ある程度の信号量を残しながら計測するなどして水とＮＡＡの核磁気共鳴信号を同時に得てもよい。

【0027】

その後、スペクトル算出部２３０は、得られた水およびＮＡＡの核磁気共鳴信号をフーリエ変換し、水とＮＡＡのスペクトルを算出する（ステップＳ１１０３）。そして、温度情報算出部２４０は、水とＮＡＡのスペクトルから被検体内の温度（温度情報）を算出する（ステップＳ１１０４）。また、温度精度情報算出部２５０は、水とＮＡＡのスペクトルから温度精度を表す指標（温度精度情報）を算出する（ステップＳ１１０５）。その後、表示情報生成部２６０は、算出した温度情報と温度精度情報とから表示情報を生成し表示装置１１０に表示する（ステップＳ１１０６）。

【0028】

ここで、上記ステップＳ１１０１およびステップＳ１１０２で計測部２１０がそれぞれ実行する非水抑圧計測および水抑圧計測のパルスシーケンスの一例について説明する。ここでは、代謝物を画像化する領域選択型磁気共鳴スペクトロスコピックイメージングのパルスシーケンス（以降、ＭＲＳＩシーケンスと呼ぶ）を例にあげて説明する。

【0029】

図５は、ＭＲＳＩシーケンス３００の一例である。図５において、ＲＦは高周波磁場パルスの印加タイミングを示す。Ｇｘ、Ｇｙ、Ｇｚは、それぞれ、ｘ、ｙ、ｚ方向の傾斜磁場パルスの印加タイミングを示す。Ａ／Ｄは、信号の計測期間を示す。図５に示すＭＲＳＩシーケンス３００は、公知のＭＲＳＩシーケンスと同じであり、１つの励起パルスＲＦ１と２つの反転パルスＲＦ２およびＲＦ３とを用いて、所定の関心領域（ボクセル）を選択的に励起し、この関心領域（ボクセル）からＦＩＤ信号（自由誘導減衰）ＦＩＤ１を得る。

【0030】

このＭＲＳＩシーケンス３００に従って、励起される領域を図６に示す。図６は、本計測に先立って行われる計測により得る位置決め用スカウト画像であって、それぞれ、図６（ａ）はトランス像４１０、図６（ｂ）はサジタル像４２０、図６（ｃ）はコロナル像４３０である。以下、各部の動作と励起される領域との関係を図５および図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）を用いて説明する。

【0031】

まず高周波磁場ＲＦ１とz方向の傾斜磁場パルスＧｓ１、Ｇｓ１’とを印加して、ｚ方向の断面４０１を励起する。ＴＥ／４（ここで、ＴＥはエコー時間）時間後に、高周波磁場ＲＦ２とｙ方向の傾斜磁場パルスＧｓ２とを印加する。その結果、ｚ方向の断面４０１とｙ方向の断面４０２とが交差する領域における核磁化の位相のみがリフェイズする（戻る）。続いて、高周波磁場ＲＦ２印加からＴＥ／２後に高周波磁場ＲＦ３とｘ方向の傾斜磁場パルスＧｓ３とを印加する。それによって、ｚ方向の断面４０１、ｙ方向の断面４０２、ｘ方向の断面４０３が交差する関心領域（ボクセル）４０４における核磁化の位相のみがリフェイズされ、ここから自由誘導減衰信号ＦＩＤ１が生じる。この自由誘導減衰信号ＦＩＤ１を計測する。なお、各方向の傾斜磁場パルスＧｄ１〜Ｇｄ３およびＧｄ１’〜Ｇｄ３’は、高周波磁場ＲＦ１で励起された核磁化の位相をリフェイズし、ＲＦ２、ＲＦ３で励起された核磁化の位相をディフェイズするための傾斜磁場である。また、高周波磁場ＲＦ３の後には、位相エンコード傾斜磁場Ｇｐ１、Ｇｐ２を印加する。以上により、関心領域（ボクセル）４０４の核磁気共鳴信号を得る。

【0032】

上述のように、本実施形態のスペクトル算出部２３０は、上記ステップＳ１１０３において、このＭＲＳＩシーケンス３００で計測した、各関心領域（ボクセル）４０４の、水とＮＡＡとの核磁気共鳴信号を時間方向にフーリエ変換し、各関心領域（ボクセル）４０４の水とＮＡＡとのスペクトルを算出する。

【0033】

次に、上記ステップＳ１１０４の、温度情報算出部２４０による温度情報の算出について説明する。本実施形態の温度情報算出部２４０は、水およびＮＡＡの共鳴周波数を算出し、両者の差（共鳴周波数差）を温度に変換することにより、各関心領域（ボクセル）４０４の温度情報を得る。水およびＮＡＡの共鳴周波数は、水およびＮＡＡのスペクトルピークを予め定めた関数でフィッティングすることにより得る。

【0034】

本実施形態の温度情報算出部２４０による温度情報算出処理の流れを説明する。図７は、本実施形態の温度情報算出処理の処理フローである。

【0035】

まず、温度情報算出部２４０は、水とＮＡＡの共鳴周波数をそれぞれ算出する（ステップＳ４１０１）。本実施形態では、得られた水およびＮＡＡのスペクトルピークを、式（１）に示すローレンツ型関数等を用いてフィッティングし、水の共鳴周波数ν_WとＮＡＡの共鳴周波数ν_NAAとをそれぞれ得る。

【0036】

次に、温度情報算出部２４０は、水の共鳴周波数ν_WとＮＡＡの共鳴周波数ν_NAAとの差分を取り、共鳴周波数差Δνを算出する（ステップＳ４１０２）。

【0037】

次に、温度情報算出部２４０は、周波数差を温度に換算する温度換算式を用いて周波数差を温度に換算することにより、温度情報を算出する（ステップＳ４１０３）。温度換算式は、予め作成し、記憶装置等に保持する。本実施形態で用いる温度換算式の例を式（２）に示す。
Ｔ＝ｐ×Δν＋ｑ （２）
ここで、Ｔは温度、ｐは温度／周波数の次元を持つ係数、ｑは定数項である。式（２）のｐおよびｑは、文献に記された公知の値や、実験的に求めた値を用いる。

【0038】

次に、上記ステップＳ１１０５の、温度精度情報算出部２５０による温度精度情報の算について説明する。本実施形態の温度精度情報算出部２５０は、水およびＮＡＡそれぞれのスペクトルピークを表すモデル関数を決定し、そのモデル関数にランダムなノイズを複数回付加することにより複数の仮想的な温度情報を得、それを統計処理することにより、各関心領域（ボクセル）４０４の温度情報の温度精度情報を得る。モデル関数は、計測で得られたスペクトルから得たノイズと同等の複数の異なるノイズを加え、変化させる。本実施形態では、例えば、スペクトルから得たノイズの標準偏差を算出し、標準偏差が同じとなるノイズ群を乱数的に発生させ、モデル関数に加える。

【0039】

本実施形態の温度精度情報算出部２５０による温度精度情報算出処理の流れを説明する。図８は、本実施形態の温度精度情報算出処理の処理フローである。

【0040】

まず、温度精度情報算出部２５０は、水ピーク情報と水のノイズの標準偏差とを算出する（ステップＳ５１０１）。

【0041】

本実施形態の水ピーク情報は、フィッティングに用いる関数の各パラメータである。例えば、フィッティングに式（１）に示すローレンツ型関数を用いる場合、水の共鳴周波数ν_W、スペクトルピークの半値幅ａ_W、スペクトルピークの高さＩ_W、位相φ_W、および、定数項ｃ_Wである。ここでは、式（１）に記すローレンツ型関数を用いて計測した水ピークをフィッティングし、用いた関数の各パラメータを決定する。具体的には、水の共鳴周波数ν_W、スペクトルピークの半値幅ａ_W、スペクトルピークの高さＩ_W、位相φ_W、定数項ｃ_Wを得る。

【0042】

また、水のノイズの標準偏差σ_Wは、得られた水のスペクトルの、ノイズ領域（水や代謝物の信号のない領域）の、複数の信号値Ｎ_Wを用いて算出する。なお、このとき、さらに信号対雑音比（ＳＮＲ_W）を算出してもよい。水のスペクトルのノイズの標準偏差をσ_Wとしたとき、水の信号対雑音比ＳＮＲ_Wは、Ｉ_W／σ_Wで算出される。

【0043】

次に、温度精度情報算出部２５０は、代謝物（ＮＡＡ）ピーク情報とＮＡＡのノイズの標準偏差とを算出する（ステップＳ５１０２）。

【0044】

本実施形態のＮＡＡピーク情報は、上記水ピーク情報と同様である。従って、上述の水ピーク情報の算出手法と同様に、フィッティングに式（１）に記すローレンツ型関数を用いて計測したＮＡＡピークをフィッティングし、用いた関数の各パラメータを決定する。具体的には、ＮＡＡピークの共鳴周波数ν_NAA、スペクトルピークの半値幅ａ_NAA、スペクトルピークの高さＩ_NAA、位相φ_NAA、定数項ｃ_NAAを算出する。

【0045】

また、ＮＡＡのノイズ標準偏差σ_NAAは、得られたＮＡＡのスペクトルの、ノイズ領域の、複数の信号値Ｎ_NAAを用いて算出する。なお、このとき、ＮＡＡについても、さらに、信号対雑音比（ＳＮＲ_NAA）を算出してもよい。ＮＡＡのスペクトルのノイズの標準偏差をσ_NAAとしたとき、ＮＡＡの信号対雑音比ＳＮＲ_NAAは、Ｉ_NAA／σ_NAAで算出される。

【0046】

次に、温度精度情報算出部２５０は、水ピーク情報およびＮＡＡピーク情報を用いて、周波数νに関するモデル関数を算出する（ステップＳ５１０３）。本実施形態では、モデル関数として、フィッティングに用いた式（１）に示すローレンツ型関数を用いる。水ピーク情報を用い、水のモデル関数Ｌ_W（ν）を算出し、ＮＡＡピーク情報を用い、ＮＡＡのモデル関数Ｌ_NAA（ν）を算出する。

【0047】

次に、温度精度情報算出部２５０は、仮想的なノイズをモデル関数に加えて作成した複数の仮想的なスペクトルからそれぞれ仮想温度を算出する。本実施形態では、Ｍ個（Ｍは自然数）の仮想温度を算出するものとする。従って、まず、温度精度情報算出部２５０は、カウンタｍ（ｍは１以上Ｍ以下の整数）を１とする（ステップＳ５１０４）。

【0048】

次に、温度精度情報算出部２５０は、水およびＮＡＡそれぞれについて、ノイズ標準偏差σ_Wおよびσ_NAAと同じ標準偏差を持つ仮想的なノイズＮ_W（ν）およびＮ_NAA（ν）を、例えば、乱数を用いてランダムに決定する（ステップＳ５１０５）。決定したｍ番目の仮想的なノイズＮ_W（ν，ｍ）およびＮ_NAA（ν，ｍ）は、以下の式（３）および（４）を満たす。
ｖａｒ（Ｎ_W（ν，ｍ））＝σ_W^２・・・（３）
ｖａｒ（Ｎ_NAA（ν，ｍ））＝σ_NAA^２・・・（４）
なお、ｖａｒ（）は（）内の標準偏差を算出する演算子である。

【0049】

そして、温度精度情報算出部２５０は、決定したノイズＮ_W（ν，ｍ）およびＮ_NAA（ν，ｍ）を、以下の式（５）、（６）に示すように、モデル関数Ｌ_W（ν）およびＬ_NAA（ν）にそれぞれ足し合わせ、ｍ番目の仮想ノイズ付加後のモデル関数（仮想モデル関数）Ｌ_W（ν，ｍ）およびＬ_NAA（ν，ｍ）を生成する（ステップＳ５１０６）。
Ｌ_W（ν，ｍ）ｍ＝Ｌ_W（ν）＋Ｎ_W（ν，ｍ）・・・（５）
Ｌ_NAA（ν，ｍ）ｍ＝Ｌ_NAA（ν）＋Ｎ_NAA（ν，ｍ）・・・（６）

【0050】

以上の手順により、温度精度情報算出部２５０は、スペクトル算出部２３０が算出した水のスペクトルとＮＡＡのスペクトルと、ノイズの標準偏差σ_Wおよびσ_NAAが等しくなる仮想モデル関数Ｌ_W（ν，ｍ）およびＬ_NAA（ν，ｍ）を得る。

【0051】

なお、このとき、水ピークの信号対雑音比（ＳＮＲ_W）およびＮＡＡピークの信号対雑音比（ＳＮＲ_NAA）を算出している場合、信号対雑音比が同等となるよう仮想モデル関数を決定してもよい。

【0052】

次に、温度精度情報算出部２５０は、仮想モデル関数Ｌ_W（ν，ｍ）およびＬ_NAA（ν，ｍ）から、仮想温度を算出する（ステップＳ５１０７）。仮想温度の算出は、上記温度情報算出部２４０による温度情報算出処理と同様である。具体的には、仮想モデル関数Ｌ_W（ν，ｍ）およびＬ_NAA（ν，ｍ）を式（１）のローレンツ型関数でフィッティングし、それぞれの共鳴周波数ν_W（ｍ）とν_NAA（ｍ）を算出する。その後、共鳴周波数差Δν（ｍ）を算出し、予め定めた換算式（例えば、式（２））を用い、ｍ番目の被検体１０１内の仮想温度を算出する。

【0053】

そして、温度精度情報算出部２５０は、上記のステップＳ５１０４〜ステップＳ５１０６をＭ回数繰り返し（ステップＳ５１０８、Ｓ５１０９）、仮想温度をＭ個算出する。なお、繰り返しに当たり、ステップＳ５１０５では、ノイズ標準偏差σ_Wとσ_NAAと同じ標準偏差を持つ仮想的なノイズＮ_W（ν，ｍ）およびＮ_NAA（ν，ｍ）は、乱数的に決定される。

【0054】

最後に、温度精度情報算出部２５０は、温度精度の指標（温度精度情報）として、Ｍ個の仮想温度の標準偏差σ_Tを算出する（ステップＳ５１１０）。

【0055】

以上の手順により、本実施形態の温度精度情報算出部２５０は、上記ステップＳ１１０１およびステップＳ１１０２における計測により得た水およびＮＡＡのスペクトルから算出される温度が持つ温度精度の指標となる温度精度情報（ここでは、標準偏差）を算出する。

【0056】

なお、本実施形態では、温度精度情報としてＭ個の仮想温度の標準偏差σ_Tを算出したが、これに限られない。得られたＭ個の仮想温度を統計処理し、温度精度の指標となる各種の値を温度精度情報として算出することができる。温度精度情報として、例えば、分散や標準誤差などであってもよい。

【0057】

次に、上記ステップＳ１１０６の表示情報生成部２６０が算出する本実施形態の表示情報について説明する。図９は、本実施形態の表示装置１１０の表示画面１１６に表示される表示情報を説明するための説明図である。

【0058】

本実施形態の表示情報生成部２６０が生成する表示情報は、例えば、温度情報算出部２４０が算出した各関心領域（ボクセル）４０４の温度情報を、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測したマトリクスに対応させた温度テーブル５０１、温度テーブル５０１の各値を画素値とした温度画像５０２、温度精度情報算出部２５０が算出した各関心領域(ボクセル）４０４の温度精度情報を、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測したマトリクスに対応させた温度精度テーブル５１１、温度精度テーブル５１１の各値を画素値とした温度精度画像５１２、である。

【0059】

また、温度画像５０２の代わりに、温度差画像を表示情報として算出してもよい。温度差画像は、任意のボクセルを基準として、基準ボクセル以外のボクセルの温度から基準ボクセルの温度を引くことにより得る。

【0060】

なお、表示装置１１０に表示する表示情報は、上記に限られない。表示情報には、温度情報および温度精度情報を算出する途中で得た水ピーク情報、ＮＡＡピーク情報など様々な演算結果が含まれてもよい。また、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測したマトリクスのボクセルごとに、温度情報や温度精度情報、水ピーク情報およびＮＡＡピーク情報を表示してもよい。また、温度画像や温度差画像は、ＭＲ画像、ＣＴ画像、ＰＥＴ画像、ＳＰＥＣＴ画像など様々な画像と重ね合わせて表示してもよい。

【0061】

以上説明したように、本実施形態のＭＲＩ装置１００は、被検体が置かれる空間に静磁場を発生させる静磁場発生部（静磁場コイル１０２）と、前記被検体に高周波磁場を照射する高周波磁場照射部（送信コイル１０５）と、前記被検体に傾斜磁場を印加する傾斜磁場印加部（傾斜磁場コイル１０３）と、前記被検体から発生する核磁気共鳴信号を受信する受信部（受信コイル１０６）と、前記傾斜磁場印加部と前記高周波磁場照射部と前記受信部との動作を制御して共鳴周波数が異なる２つの物質の核磁気共鳴信号を得る計測部２１０と、前記核磁気共鳴信号に対して演算処理する演算部２２０と、前記演算処理後の情報を表示する表示装置１１０と、を備える磁気共鳴撮影装置であって、前記演算部２２０は、前記共鳴周波数が異なる２つの物質それぞれの核磁気共鳴信号のスペクトルを各々算出するスペクトル算出部２３０と、前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記被検体内の温度情報を算出する温度情報算出部２４０と、前記算出した各々のスペクトルピークに基づいて前記温度情報の精度を示す温度精度情報を算出する温度精度情報算出部２５０と、前記温度情報および前記温度精度情報に基づいて前記表示装置１１０に表示する表示情報を生成する表示情報生成部２６０と、を備える。

【0062】

前記温度情報算出部２４０は、前記算出した各々のスペクトルピークを表す関数を決定し、当該関数に基づき、前記２つの物質それぞれの共鳴周波数を算出する共鳴周波数算出部と、前記決定した２つの共鳴周波数の差を温度情報に換算する換算部と、を備える。また、前記温度精度情報算出部２４０は、前記算出した各々のスペクトルピークを表すモデル関数を算出するモデル関数算出部と、前記決定したモデル関数各々に複数の仮想的なノイズを付加し、前記２つの物質毎に複数の仮想モデル関数を生成する仮想モデル関数生成部と、前記仮想モデル関数各々から仮想温度を算出する仮想温度算出部と、を備え、前記複数の仮想温度を統計処理し、前記温度精度情報を得る。

【0063】

このように、本実施形態によれば、共鳴周波数の異なる複数の物質各々をＭＲＳ／ＭＲＳＩによりそれぞれ１回計測することにより、被検体内の温度と、その温度の精度情報とを算出し、オペレータに提示できる。すなわち、生体内の温度情報とその精度情報とを複数の物質各々１回の計測で得ることができる。従って、短時間に、被検体への負担も少ない手法で、温度およびその精度情報を得ることができる。

【0064】

なお、本実施形態では、温度精度情報算出部２５０は、複数の仮想温度を得、温度精度情報を算出しているが、温度精度情報の算出手順はこれに限られない。温度精度情報は、例えば、モデル関数に基づく誤差伝搬法を用い、数値解析的に求めてもよい。誤差伝播法を用いた温度算出手法を以下に説明する。図１０は、本実施形態の、誤差伝搬法を用いた温度精度情報算出処理の処理フローである。

【0065】

まず、温度精度情報算出部２５０は、水ピーク情報を算出する（ステップＳ５２０１）。これは、上記ステップＳ５１０１と同様である。また、代謝物（ＮＡＡ）ピーク情報を算出する（ステップＳ５２０２）。これも、上記ステップＳ５１０２と同様である。すなわち、各スペクトルピークを予め定めたモデル関数でフィッティングし、モデル関数の係数を決定することにより、各ピーク情報を得る。

【0066】

次に誤差伝播法を用いて、ピーク周波数の精度の指標として周波数精度情報を算出する（ステップＳ５２０３）ここでは、周波数精度情報として、ピーク周波数の標準偏差を算出する。本変形例の誤差伝播法では、計測したスペクトルデータを、例えば、式（１）に記すローレンツ型関数でフィッティングしたときに、フィッティング関数の各パラメータ（以下、フィッティングパラメータと呼ぶ。）に生じる誤差の量を見積もり、上記標準偏差を算出する。

【0067】

以下、ローレンツ型関数に限定せず、フィッティング関数を一般化し、上記標準偏差の算出手法を説明する。以下の計算では、計測したスペクトルデータの各点ｆ_kに混入しているノイズ成分Ｎ（ｆ_k）は、同一の分布に従い、かつ、平均が０、分散σ^２は十分小さいと仮定する。

【0068】

フィッティング関数として用いる関数の、フィッティングパラメータをベクトルＢ＝｛ｂ_i｝と表す。また、信号強度Ｌ（ｆ_k）の計測データに含まれる偏差をΔＬとする。ここで、ΔＬと、各フィッティングパラメータのベクトルＢ＝｛ｂ_i｝に含まれる偏差ΔＢとの関係は次の近似式（７）で与えられる。

【数7】

ここで、Ｆ１、Ｆ２はフィッティングに用いる周波数領域の端点、ｆ_kは周波数点、Ｌ（Ｂ，ｆ）はフィッティングに用いるモデル関数にＢの各要素ｂ_iを代入したものを表す。例えば、水ピークに関して、ローレンツ型関数を用いる場合は、各要素ｂ_iは、ステップＳ５２０１で算出した水ピーク情報、すなわち、ｂ₁＝ν_w、ｂ₂＝Ｉ_w、ｂ₃＝ａ_w、ｂ₄＝φ_w、ｂ₅＝ｃ_wであり、Ｌ（Ｂ，ｆ）は、式（１）に各要素ｂ_iを代入したものである。

【0069】

仮定より、式（７）のΔＬ（ｆ_k）は、ノイズ成分Ｎ（ｆ_k）とみなせるため、ΔＢは次の式（８）で与えられる分布に従う。

【数8】

ここで、Ｆはスペクトルデータの各点ｆの組｛ｆ_k｝ｋ＝Ｆ１，・・・，Ｆ２を表し、Ｄ（Ｂ，Ｆ，ｋ）_iは式（８）で定義されるノイズ成分Ｎ（ｆ_k）の係数を表す。仮定よりΔＢの各要素をΔｂ_iとすると分散ｖａｒ（Δｂ_i）は次の式（９）で与えられる。

【数9】

従って、本実施形態の水ピークの共鳴周波数（水ピーク周波数）ν_wの標準偏差σ_w1は、ｉ＝１として、ｖａｒ（Δｂ₁）の平方根をとることで算出できる。

【0070】

同様に、ＮＡＡピークの共鳴周波数（ＮＡＡピーク周波数）ν_NAAの標準偏差σ_NAA1は、Ｄ（Ｂ，Ｆ，ｋ）_iにｂ₁＝ν_NAA、ｂ₂＝Ｉ_NAA、ｂ₃＝ａ_NAA、ｂ₄＝φ_NAA、ｂ₅＝ｃ_NAAを代入し、式（８）を用いて、ｖａｒ（Δｂ₁）の平方根をとって算出する。

【0071】

以上の方法により、水ピーク周波数ν_wの標準偏差σ_w1およびＮＡＡピーク周波数ν_NAAの標準偏差σ_NAA1を算出できる。

【0072】

次に、水ピーク周波数ν_wの標準偏差σ_w1とＮＡＡピーク周波数ν_NAAの標準偏差σ_NAA1のとから、伝播する誤差として、ピーク周波数差の精度の指標として周波数差精度情報（標準偏差）を算出する（ステップＳ５２０４）。水ピークとＮＡＡピークとのピーク周波数差の標準偏差σ_dfは、水ピークの共鳴周波数ν_wの標準偏差σ_w1とＮＡＡピークの共鳴周波数ν_NAAの標準偏差σ_NAA1とから、式（１０）により算出できる。

【数10】

【0073】

次に、算出したピーク周波数差の標準偏差σ_dfから温度精度情報（標準偏差）を算出する（ステップＳ５２０５）。算出温度の標準偏差σ_Tは、例えば、非特許文献２に記載の温度換算式を用いて、σ_dfを温度に換算することで算出できる。具体的には、上記式（２）における係数ｐの絶対値｜ｐ｜にピーク周波数差の標準偏差σ_dfを乗算し、算出温度の標準偏差σ_Tを得る。

【0074】

以上の手順により、計測により得た水のスペクトル情報およびＮＡＡのスペクトル情報から算出される温度が持つ温度精度情報（ここでは、標準偏差）を、解析的に算出できる。

【0075】

このように、前記温度精度情報算出部２５０が、前記算出した２つのスペクトルピークを表すモデル関数を算出するモデル関数算出部と、前記モデル関数に基づき、前記２つの物質それぞれの共鳴周波数の精度情報を算出する周波数精度算出部と、前記２つの共鳴周波数の精度情報から２つの物質の共鳴周波数差の精度情報を算出する周波数差精度算出部と、を備え、前記共鳴周波数差の精度情報から温度精度情報を算出するものであってもよい。

【0076】

なお、本変形例においても、算出する温度精度情報は、分散や標準誤差などのその他の統計値であってもよい。

【0077】

また、本実施形態では、表示情報生成部２６０は、温度テーブル、温度画像、温度差画像を表示情報として生成しているが、生成する表示情報は、これらに限られない。例えば、補間等により任意の空間分解能の温度画像または温度差画像を表示情報として生成してもよい。

【0078】

すなわち、表示情報生成部２６０は、各ボクセルの温度情報を補間することにより、高分解能の温度画像を前記表示情報として生成してもよい。例えば、元の温度画像より高分解能の温度画像は、隣接する対象ボクセルの温度情報を補間することにより、新規の中間のボクセルの温度情報を得ることにより作成する。

【0079】

また、元の温度差画像より、高分解能の温度差画像（高分解能温度差画像）は、以下の手順により作成する。以下、表示情報生成部２６０が、補間により、元の分解能より高い分解能の温度差画像（高分解能温度差画像）を生成する処理の流れを図１１のフローチャートに従って説明する。

【0080】

まず、上述の手法で、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測した結果から得た温度画像（以後、低分解能の温度画像と呼ぶ。）マトリクス（各ボクセル）の中から、基準となるボクセルの選択を受け付けて設定する（ステップＳ６１０１）。なお、選択されるボクセルは２つ以上でもよい。

【0081】

次に、基準ボクセルの温度を算出する（ステップＳ６１０２）。１のボクセルが基準ボクセルとして選択された場合は、そのボクセルの温度を、基準ボクセルの温度とする。複数のボクセルが基準ボクセルとして選択された場合は、選択したボクセルの温度の平均値を基準ボクセルの温度として算出する。なお、複数のボクセルを基準ボクセルとして選択したときは、基準ボクセルの水ピークの和とＮＡＡピークの和をとってから、フィッティングにより水とＮＡＡとの共鳴周波数を算出し、上記式（２）等の換算式により、温度を算出してもよい。

【0082】

次に、温度差画像を算出するボクセル（ここでは対象ボクセルと呼ぶ）の選択を受け付け、設定する（ステップＳ６１０３）。対象ボクセルは少なくとも１つ以上であればよく、計測領域全体でもよい。

【0083】

次に、対象ボクセルに含まれる各ボクセルの温度と基準ボクセルの温度との差分をそれぞれとり、温度差画像を算出する（ステップＳ６１０４）。

【0084】

そして、温度差画像から補間により高分解能温度差画像を生成する（ステップＳ６１０５）。この時用いる補間処理は、線形補間の他、キュービック補間やスプライン補間など公知の方法を用いてもよい。

【0085】

最後に、ステップＳ６１０５で算出した高分解能温度差画像を表示装置１１０に表示する（ステップＳ６１０６）。

【0086】

すなわち、前記表示情報生成部２６０は、前記各ボクセルの中から基準とする基準ボクセルの選択を受け付ける基準ボクセル受付部と、前記各ボクセルの温度情報と前記基準ボクセルの温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、前記各ボクセルの温度差情報を補間することにより所望の分解能の温度差画像を前記表示情報として生成する。

【0087】

なお、高分解能温度差画像の生成方法は、これに限られない。表示情報生成部２６０による、他の手順による高分解能温度差画像を生成する処理の流れを図１２のフローチャートに従って説明する。

【0088】

まず、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測した結果から得た低分解能の温度画像を補間して高分解能の温度画像を生成する（ステップＳ６２０１）。この時用いる補間処理は、線形補間の他、キュービック補間やスプライン補間など公知の方法を用いてもよい。

【0089】

次に、補間処理した高分解能温度画像上で基準となる関心領域（ＲＯＩ：Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）の選択を受け付け、設定する（ステップＳ６２０２）。なお、選択された基準ＲＯＩ内に含まれるボクセル数は２つ以上でもよい。また、基準ＲＯＩの形状は円や楕円、矩形の他、任意の形状であってよい。

【0090】

次に、基準ＲＯＩ内の温度（基準温度）を算出する（ステップＳ６２０３）。ここでは、基準ＲＯＩとして選択した領域に含まれる各ボクセルの温度情報を、基準温度とする。なお、複数のボクセルを基準ボクセルとして選択したときは、選択したボクセルの温度の平均値を基準温度として算出する。

【0091】

次に、高分解能温度画像上で温度差画像を算出するＲＯＩ（ここでは対象ＲＯＩと呼ぶ）の選択を受け付け、設定する（ステップＳ６２０４）。対象ＲＯＩは少なくとも１つ以上であればよい。また、計測領域全体でもよい。

【0092】

次に、対象ＲＯＩ内に含まれる各ボクセルの温度と基準温度との差分をそれぞれとり、その結果を画素値とする高分解能温度差画像を算出する（ステップＳ６２０５）。

【0093】

最後に、ステップＳ６２０５で算出した高分解能温度差画像を表示装置１１０に表示する（ステップＳ６２０６）。

【0094】

すなわち、前記表示情報生成部２６０は、前記各ボクセルの温度情報を補間することにより所望の分解能の温度画像を生成する補間部と、前記所望の分解能の温度画像上で、基準となる関心領域の選択を受け付ける基準関心領域受付部と、前記基準となる関心領域内の前記ボクセルの温度情報を基準温度情報として算出する基準温度情報算出部と、前記所望の分解能の温度画像の各ボクセルの温度情報と前記基準温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、前記各ボクセルの温度差情報を画素値とする温度差画像を、前記表示情報として生成する。

【0095】

以上の手順とはさらに異なる他の手順による高分解能温度差画像を算出する処理の流れを図１３のフローチャートを使って説明する。

【0096】

まず、ＭＲＳＩシーケンス３００で計測した結果から得た水とＮＡＡのスペクトルデータをそれぞれ空間的に補間して高分解能の水とＮＡＡのスペクトルデータを算出する（ステップＳ６３０１）。この時用いる補間処理は、線形補間の他、キュービック補間やスプライン補間など公知の方法を用いてもよい。

【0097】

次に高分解能の水とＮＡＡとスペクトルデータから、上記本実施形態の手法により温度情報を算出し、高分解能の温度画像（高分解能温度画像）を生成する（ステップＳ６３０２）。なお、温度情報算出処理は、表示情報生成部２６０が温度情報算出部２４０に算出させるよう構成してもよい。

【0098】

次に、高分解能温度画像上で基準となる関心領域ＲＯＩ（基準ＲＯＩ）の選択を受け付け、設定する（ステップＳ６３０３）。なお、基準ＲＯＩ内に含まれるボクセル数は２つ以上でもよい。また、基準ＲＯＩの形状は円や楕円、矩形の他、任意の形状でよい。

【0099】

次に、基準ＲＯＩ内の温度（基準温度）を算出する（ステップＳ６３０４）。ここでは、基準ＲＯＩとして選択した領域に含まれる各ボクセルの温度情報を、基準温度とする。なお、複数のボクセルを基準ボクセルとして選択したときは、選択したボクセルの温度の平均値を基準温度として算出する。

【0100】

次に、高分解能温度画像上で温度差画像を算出するＲＯＩ（ここでは対象ＲＯＩと呼ぶ）の選択を受け付け、設定する（ステップＳ６３０５）。対象ＲＯＩは少なくとも１つ以上であればよい。また、計測領域全体でもよい。

【0101】

次に、対象ＲＯＩ内に含まれる各ボクセルの温度と基準温度との差分をそれぞれとり、その結果を画素値とする高分解能温度差画像を算出する（ステップＳ６３０６）。

【0102】

最後に、ステップＳ６３０６で算出した高分解能温度差画像を表示装置１１０に表示する（ステップＳ６３０７）。

【0103】

すなわち、前記表示情報生成部２６０は、前記シーケンスで計測したボクセル毎のスペクトルを空間的に補間して所望の分解能のスペクトルデータを得る補間部と、前記補間後のスペクトルデータからそれぞれ補間後のボクセルの温度情報を算出し、算出した各温度情報を画素値とする前記分解能の温度画像を生成する温度画像生成部と、前記分解能の温度画像上で基準となる関心領域の選択を受け付ける基準関心領域受付部と、前記基準となる関心領域内の各補間後のボクセルの前記温度情報を基準温度情報として算出する基準温度情報算出部と、前記所望の分解能の温度画像内の各補間後のボクセルの温度情報と前記基準温度情報との差分を温度差情報として算出する温度差情報算出部と、を備え、前記各補間後のボクセルの温度差情報を画素値とする温度差画像を前記表示情報として生成する。

【0104】

なお、本手順により高分解能の温度画像を算出する場合は、上記ステップＳ６３０２で生成した高分解能温度画像上で、温度画像を算出するＲＯＩ（対象ＲＯＩ）を選択し、対象ＲＯＩ内に含まれる各ボクセルの温度を、高分解能温度画像の各画素の画素値とする。

【0105】

すなわち、前記表示情報生成部２６０は、前記シーケンスで計測したボクセル毎のスペクトルを空間的に補間して所望の分解能のスペクトルデータを得る補間部を備え、前記補間後のスペクトルデータからそれぞれ補間後のボクセルの温度情報を算出し、算出した各温度情報を画素値とする前記分解能の温度画像を、前記表示情報として生成する。

【0106】

なお、表示情報生成部２６０が、補間処理を行う場合、表示装置１１０に表示される表示情報には、補間処理の実行／非実行を切り替えるスイッチ５２０を設けてもよい。本スイッチ５２０の押下を受け、表示情報生成部２６０は、補間処理を実行する。

【0107】

本実施形態の手法による温度精度情報は、計測パラメータの決定に用いてもよい。例えば、予め、１の被検体１０１に関して計測パラメータを変化させて複数のＭＲ画像を取得する。そして、取得した複数のＭＲ画像を用いて、上記手法により複数の温度精度情報を得る。このとき、得られた温度精度情報を、計測パラメータに対応づけて記憶装置に保持する。そして、計測時に、計測時間等の制約条件下で、最良の温度精度を得られる計測パラメータを採用する。

【0108】

このとき、例えば、１のＭＲ画像において、様々な位置の、様々なサイズのＶＯＩ毎に温度精度情報を算出し、さらに、位置にも対応付けて温度精度情報を保持するよう構成してもよい。さらに、計測パラメータ、計測位置ではなく、温度精度情報を算出したＶＯＩを構成する各ボクセルの画素値のヒストグラムと、温度精度情報とを対応づけて保持するよう構成しもよい。

【0109】

なお、本実施形態では、非水抑圧計測および水抑圧計測で用いるパルスシーケンスとして、ＭＲＳＩシーケンスを用いる場合を例にあげて説明したが、非水抑圧計測および水抑圧計測で用いるパルスシーケンスはこれに限られない。各ボクセルの、計測対象物質のスペクトルが得られるパルスシーケンスであればよい。例えば、磁気共鳴スペクトルスコピーのパルスシーケンス（ＭＲＳシーケンス）と呼ばれる単一の領域を計測対象とするシーケンス、エコープラナースペクトロスコピックイメージシーケンス（ＥＰＳＩシーケンス）とよばれる振動傾斜磁場を用いた高速ＭＲＳＩシーケンス等であってもよい。

【符号の説明】

【0110】

１００：ＭＲＩ装置、１０１：被検体、１０２：静磁場コイル、１０３：傾斜磁場コイル、１０４：シムコイル、１０５：送信コイル、１０６：受信コイル、１０７：送信機、１０８：受信機、１０９：計算機、１１０：表示装置、１１１：外部記憶装置、１１２：傾斜磁場用電源部、１１３：シム用電源部、１１４：シーケンス制御装置、１１５：入力装置、１１６：表示画面、１２０：ＭＲＩ装置、１３０：ＭＲＩ装置、２１０：計測部、２２０：演算部、２３０：スペクトル算出部、２４０：温度情報算出部、２５０：温度精度情報算出部、２６０：表示情報生成部、３００：ＭＲＳＩシーケンス、４０１：断面、４０２：断面、４０３：断面、４０４：ボクセル４１０：トランス像、４２０：サジタル像、４３０：コロナル像、５０１：温度テーブル、５０２：温度画像、５２０：スイッチ、５１１：温度精度テーブル、５１２：温度精度画像

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】