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特開2023-120880データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび磁気共鳴イメージング装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023120880
(43)【公開日】2023-08-30
(54)【発明の名称】データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび磁気共鳴イメージング装置
(51)【国際特許分類】
A61B 5/055 20060101AFI20230823BHJP
G01N 24/00 20060101ALI20230823BHJP
G01R 33/46 20060101ALI20230823BHJP
【ＦＩ】
A61B5/055 380
A61B5/055 311
G01N24/00 530K
G01R33/46
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022023997
(22)【出願日】2022-02-18
(71)【出願人】
【識別番号】594164542
【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110003708
【氏名又は名称】弁理士法人鈴榮特許綜合事務所
(72)【発明者】
【氏名】竹島 秀則
【テーマコード（参考）】
4C096
【Ｆターム（参考）】
4C096AA13
4C096AB44
4C096AD06
4C096AD07
4C096AD14
4C096BA05
4C096BA20
4C096BA25
4C096BB03
4C096DC22
4C096DC28
4C096DC33
(57)【要約】
【課題】信号の視認性を向上させること。
【解決手段】本実施形態に係るデータ処理装置は、生成部と、取得部と、推定部とを含む。生成部は、選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する。取得部は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する。推定部は、分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。
【選択図】図１
【解決手段】本実施形態に係るデータ処理装置は、生成部と、取得部と、推定部とを含む。生成部は、選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する。取得部は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する。推定部は、分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備するデータ処理装置。
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備するデータ処理装置。
【請求項2】
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の異なる周波数プロファイルに対応した周波数帯域を選択する周波数選択パルスを含む、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項3】
前記生成部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスをさらに生成し、
前記取得部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスにより、ＭＲＳ信号をさらに取得する、請求項２に記載のデータ処理装置。
前記取得部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスにより、ＭＲＳ信号をさらに取得する、請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項4】
前記周波数選択パルスは、ＭＥＧＡパルスまたは周波数選択型のプリパルスである、請求項２または請求項３に記載のデータ処理装置。
【請求項5】
前記周波数選択パルスを含む２以上のＭＲＳパルスシーケンスの一部は、周波数帯域が重複したパルスシーケンスである、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項6】
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の周波数帯域を一度に励起するパルスシーケンスである、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項7】
前記複数のＭＲＳ信号は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして、複数セット繰り返し収集されることにより取得される、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項8】
前記推定部は、複数の分子の基底スペクトルの積和に基づくスペクトル信号を入力データとし、前記複数の分子それぞれの相対量を正解データとしてモデルを学習させた学習済みモデルを用いて、前記複数のＭＲＳ信号それぞれを前記学習済みモデルに入力し、前記測定対象領域に含まれる１以上の分子の相対量を出力する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項9】
前記推定部は、前記複数のＭＲＳ信号のうちの第１ＭＲＳ信号と第２ＭＲＳ信号との差分である差分信号を前記学習済みモデルに入力する、請求項８に記載のデータ処理装置。
【請求項10】
前記学習済みモデルを利用する場合、所定の周波数帯域候補を選択可能に画面に表示させる表示制御部をさらに具備する、請求項８または請求項９に記載のデータ処理装置。
【請求項11】
学習済みモデルを利用しない場合、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を選択可能または入力可能に画面に表示させる表示制御部をさらに具備する、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項12】
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成し、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得し、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する、
データ処理方法。
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得し、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する、
データ処理方法。
【請求項13】
コンピュータに、
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成機能と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得機能と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定機能と、
を実現させるデータ処理プログラム。
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成機能と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得機能と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定機能と、
を実現させるデータ処理プログラム。
【請求項14】
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスに基づきＲＦ信号を送信し、測定対象領域から、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する複数のＭＲＳ信号を収集する収集部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から前記測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備する磁気共鳴イメージング装置。
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスに基づきＲＦ信号を送信し、測定対象領域から、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する複数のＭＲＳ信号を収集する収集部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から前記測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備する磁気共鳴イメージング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本明細書及び図面に開示の実施形態は、データ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび磁気共鳴イメージング装置に関する。
【背景技術】
【0002】
ＭＲスペクトロスコピー（ＭＲＳ：Magnetic Resonance Spectroscopy）は、収集されたデータから生体内の分子（代謝物）の種類を分析することができる。分子の種類によっては、信号のピークが複数個存在するＪカップリングという現象が生じうる。Ｊカップリングは分子ごとに固有の特性（周波数プロファイルともいう）を有するため、Ｊカップリングを考慮した信号分析によって分子の識別性能を向上できる可能性がある。
しかし、似たようなケミカルシフトを有する分子が多く存在するため、分子からの信号が弱い場合、他の信号に埋もれて検出できない可能性がある。
しかし、似たようなケミカルシフトを有する分子が多く存在するため、分子からの信号が弱い場合、他の信号に埋もれて検出できない可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－１５９９２８号公報
【非特許文献】
【0004】
【非特許文献1】日本磁気共鳴医学会プロジェクト研究 Ｐｒｏｔｏｎ ＭＲＳの臨床有用性検討会編，”Ｐｒｏｔｏｎ ＭＲＳの臨床有用性コンセンサスガイド ２０１３年度版”，［online］，２０１３年６月１０日，［２０２２年１月１１日検索］、インターネット＜URL:http://fa.kyorin.co.jp/jsmrm/haifuryo_new_MRS_guideline2013.pdf”＞
【非特許文献2】Hidenori Takeshima, ”Deep Learning and Its Application to Function Approximation for MR in Medicine: An Overview”、［Online］、２０２１年９月１７日、Magnetic Resonance in Medical Sciences、［２０２２年１月１１日検索］、インターネット＜URL:https://doi.org/10.2463/mrms.rev.2021-0040＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、信号の視認性を向上させることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本実施形態に係るデータ処理装置は、生成部と、取得部と、推定部とを含む。生成部は、抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する。取得部は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する。推定部は、分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係わるデータ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムおよび磁気共鳴イメージング装置について説明する。以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。以下、一実施形態について図面を用いて説明する。
【0009】
本実施形態に係るデータ処理装置は、磁気共鳴イメージング装置により収集された磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号）を処理する。データ処理装置は、磁気共鳴イメージング装置に組み込まれてもよいし、磁気共鳴イメージング装置とは別体であってもよい。
【0010】
図１は、本実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１の構成例を示すブロック図である。図１に示すように、磁気共鳴イメージング装置１は、架台１１、寝台１３、傾斜磁場電源２１、送信回路２３、受信回路２５、寝台駆動装置２７、シーケンス制御回路２９及びデータ処理装置（ホストコンピュータ）５０を有する。
【0011】
架台１１は、静磁場磁石４１と傾斜磁場コイル４３とを有する。静磁場磁石４１と傾斜磁場コイル４３とは架台１１の筐体に収容されている。架台１１の筐体には中空形状を有するボアが形成されている。架台１１のボア内には送信コイル４５と受信コイル４７とが配置される。
【0012】
静磁場磁石４１は、中空の略円筒形状を有し、略円筒内部に静磁場を発生する。静磁場磁石４１としては、例えば、永久磁石、超伝導磁石または常伝導磁石等が使用される。ここで、静磁場磁石４１の中心軸をＺ軸に規定し、Ｚ軸に対して鉛直に直交する軸をＹ軸に規定し、Ｚ軸に水平に直交する軸をＸ軸に規定する。Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸は、直交３次元座標系を構成する。
【0013】
傾斜磁場コイル４３は、静磁場磁石４１の内側に取り付けられ、中空の略円筒形状に形成されたコイルユニットである。傾斜磁場コイル４３は、傾斜磁場電源２１からの電流の供給を受けて傾斜磁場を発生する。より詳細には、傾斜磁場コイル４３は、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対応する３つのコイルを有する。当該３つのコイルは、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を形成する。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸に沿う傾斜磁場は合成されて互いに直交するスライス選択傾斜磁場Ｇｓ、位相エンコード傾斜磁場Ｇｐ及び周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒが所望の方向に形成される。スライス選択傾斜磁場Ｇｓは、任意に撮像断面（スライス）を決めるために利用される。位相エンコード傾斜磁場Ｇｐは、空間的位置に応じて磁気共鳴信号（以下、ＭＲ信号と呼ぶ）の位相を変化させるために利用される。周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒは、空間的位置に応じてＭＲ信号の周波数を変化させるために利用される。なお、以下の説明においてスライス選択傾斜磁場Ｇｓの傾斜方向はＺ軸、位相エンコード傾斜磁場Ｇｐの傾斜方向はＹ軸、周波数エンコード傾斜磁場Ｇｒの傾斜方向はＸ軸であるとする。
【0014】
傾斜磁場電源２１は、シーケンス制御回路２９からのシーケンス制御信号に従い傾斜磁場コイル４３に電流を供給する。傾斜磁場電源２１は、傾斜磁場コイル４３に電流を供給することにより、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の各軸に沿う傾斜磁場を傾斜磁場コイル４３により発生させる。当該傾斜磁場は、静磁場磁石４１により形成された静磁場に重畳されて被検体Ｐに印加される。
【0015】
送信コイル４５は、例えば、傾斜磁場コイル４３の内側に配置され、送信回路２３から電流の供給を受けて高周波パルス（以下、ＲＦパルスと呼ぶ）を発生する。
【0016】
送信回路２３は、被検体Ｐ内に存在する対象プロトンを励起するためのＲＦパルスを、送信コイル４５を介して被検体Ｐに印加するために、送信コイル４５に電流を供給する。ＲＦパルスは、対象プロトンに固有の共鳴周波数で振動し、対象プロトンを励起させる。励起された対象プロトンからＭＲ信号が発生され、受信コイル４７により検出される。送信コイル４５は、例えば、全身用コイル（ＷＢコイル）である。全身用コイルは、送受信コイルとして使用されても良い。
【0017】
受信コイル４７は、ＲＦパルスの作用を受けて被検体Ｐ内に存在する対象プロトンから発せられるＭＲ信号を受信する。受信コイル４７は、ＭＲ信号を受信可能な複数の受信コイルエレメントを有する。受信されたＭＲ信号は、有線又は無線を介して受信回路２５に供給される。図１に図示しないが、受信コイル４７は、並列的に実装された複数の受信チャネルを有している。受信チャネルは、ＭＲ信号を受信する受信コイルエレメント及びＭＲ信号を増幅する増幅器等を有している。ＭＲ信号は、受信チャネル毎に出力される。受信チャネルの総数と受信コイルエレメントの総数とは同一であっても良いし、受信チャネルの総数が受信コイルエレメントの総数に比して多くてもよいし、少なくてもよい。
【0018】
受信回路２５は、励起された対象プロトンから発生されるＭＲ信号を受信コイル４７を介して受信する。受信回路２５は、受信されたＭＲ信号を信号処理してデジタルのＭＲ信号を発生する。デジタルのＭＲ信号は、空間周波数により規定されるｋ空間にて表現することができる。よって、以下、デジタルのＭＲ信号をｋ空間データと呼ぶことにする。ｋ空間データは、ＭＲ収集信号の一例である。ｋ空間データは、有線又は無線を介してデータ処理装置５０に供給される。
【0019】
なお、上記の送信コイル４５と受信コイル４７とは一例に過ぎない。送信コイル４５と受信コイル４７との代わりに、送信機能と受信機能とを備えた送受信コイルが用いられても良い。また、送信コイル４５、受信コイル４７及び送受信コイルが組み合わされても良い。
【0020】
架台１１に隣接して寝台１３が設置される。寝台１３は、天板１３１と基台１３３とを有する。天板１３１には被検体Ｐが載置される。基台１３３は、天板１３１をＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸各々に沿ってスライド可能に支持する。基台１３３には寝台駆動装置２７が収容される。寝台駆動装置２７は、シーケンス制御回路２９からの制御を受けて天板１３１を移動する。寝台駆動装置２７は、例えば、サーボモータやステッピングモータ等の如何なるモータ等を含んでも良い。
【0021】
シーケンス制御回路２９は、ハードウェア資源として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）あるいはＭＰＵ（Micro Processing Unit）のプロセッサとＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリとを有する。シーケンス制御回路２９は、処理回路５１の生成機能５１１により設定されたデータ収集条件に基づいて傾斜磁場電源２１、送信回路２３及び受信回路２５を同期的に制御し、当該データ収集条件に応じたデータ収集を被検体Ｐに施して、被検体Ｐに関するｋ空間データを収集する。シーケンス制御回路２９は、シーケンス制御部の一例である。
【0022】
本実施形態に係るシーケンス制御回路２９は、ケミカルシフト計測の一種であるＭＲスペクトロスコピー（以下、ＭＲＳともいう）のためのデータ収集を実行する。ケミカルシフト計測は、化学的環境の違いに応じて生じる、水素原子核等の対象プロトンの共鳴周波数の微小な差異であるケミカルシフトを計測する技術である。ＭＲＳは、単一ボクセルについてデータ収集を行うシングルボクセル法や複数ボクセルについてデータ収集を行うマルチボクセル法があり、本実施形態は何れの方法にも適用可能である。マルチボクセル法は、ケミカルシフトイメージング（ＣＳＩ：Chemical Shift Imaging）やＭＲＳイメージング（ＭＲＳＩ：MRS Imaging）等とも呼ばれる。計測対象領域のボクセルを関心ボクセルと呼ぶ。
【0023】
シーケンス制御回路２９は、被検体Ｐに対し、ＭＲＳのためのデータ収集を実行する。ＭＲＳのためのデータ収集を実行することにより、被検体Ｐの関心ボクセルから自由誘導減衰（ＦＩＤ：Free Induction Decay）信号又はスピンエコー信号が発生される。受信回路２５は、受信コイル４７を介してＦＩＤ信号又はスピンエコー信号を受信し、受信されたＦＩＤ信号又はスピンエコー信号を信号処理して、関心ボクセルに関するｋ空間データを収集する。収集されるｋ空間データは、関心ボクセルから発せられた信号強度値を時間関数で表すデジタルデータであるとする。ＭＲＳのためのパルスシーケンスは積算回数（ＮＥＸ：number of excitation）分だけ繰り返され、積算回数分のｋ空間データが収集される。以下、ＭＲＳにより収集されたｋ空間データをＭＲＳｋデータと呼ぶことにする。ＭＲＳｋデータは、ＭＲＳ信号の一例である。
【0024】
図１に示すように、データ処理装置５０は、処理回路５１、メモリ５３、ディスプレイ５５、入力インタフェース５７および通信インタフェース５９を有するコンピュータである。
【0025】
処理回路５１は、ハードウェア資源としてＣＰＵ等のプロセッサを有する。処理回路５１は、磁気共鳴イメージング装置１の中枢として機能する。例えば、処理回路５１は、各種プログラムの実行により生成機能５１１、取得機能５１２、推定機能５１３、表示制御機能５１４および学習機能５１５を実現する。
【0026】
生成機能５１１により処理回路５１は、抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳパルスシーケンスを生成する。ＭＲＳパルスシーケンスは、自動的又は手動的に設定される。具体的には、ＭＲＳパルスシーケンスの一例として、複数の異なる周波数プロファイルに対応した周波数選択パルスを含むパルスシーケンスを用いる。ＭＲＳパルスシーケンスとしては、例えば、ＰＲＥＳＳ（point resolved spectroscopy）やＳＴＥＡＭ（stimulated echo acquisition mode）、ｓｅｍｉ－ＬＡＳＥＲ（semi-localization by adiabatic selective refocusing）、ＬＡＳＥＲ等が知られている。
【0027】
また、本実施形態においては、ＭＲＳに関するデータ収集条件もあわせて設定される。ＭＲＳに関するデータ収集条件としては、例えば、上述のＭＲＳパルスシーケンスのほか、繰り返し時間（ＴＲ）、エコー時間（ＴＥ）、積算回数、スペクトル幅、サンプリング数、データ収集法、領域選択パルス等の条件項目がある。
例えば、処理回路５１は、ＭＲＳｋデータに基づいて、ケミカルシフト毎の信号強度を示すスペクトル（以下、ＭＲＳスペクトルと呼ぶ）を生成する。ＭＲＳスペクトルは、ＭＲＳ信号の一例である。
例えば、処理回路５１は、ＭＲＳｋデータに基づいて、ケミカルシフト毎の信号強度を示すスペクトル（以下、ＭＲＳスペクトルと呼ぶ）を生成する。ＭＲＳスペクトルは、ＭＲＳ信号の一例である。
【0028】
取得機能５１２により処理回路５１は、２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する。
【0029】
推定機能５１３により処理回路５１は、分子（代謝物）の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量（相対強度）を推定する。分子の種類に依存した周波数プロファイルとは、分子ごとに固有のケミカルシフトの値であり、ＭＲＳスペクトル上のピーク位置に対応する。例えば、非特許文献１に開示されるように、代謝物それぞれが固有のケミカルシフトの値を１つ以上有する。
【0030】
表示制御機能５１４により処理回路５１は、学習済みモデルを利用する場合、所定の周波数帯域候補を選択可能に画面に表示させる。また、表示制御機能５１４により処理回路５１は、学習済みモデルを利用しない場合、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を選択可能に画面に表示させる。
【0031】
学習機能５１５により処理回路５１は、訓練データを用いてモデルを訓練し、学習済みモデルを生成する。訓練データおよび学習方法については後述する。
【0032】
メモリ５３は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路記憶装置等の記憶装置である。また、メモリ５３は、ＣＤ－ＲＯＭドライブやＤＶＤドライブ、フラッシュメモリ等の可搬型記憶媒体との間で種々の情報を読み書きする駆動装置等であっても良い。例えば、メモリ５３は、物質量推定ＮＮ、データ収集条件、ＭＲＳ信号、制御プログラム等を記憶する。
【0033】
ディスプレイ５５は、表示制御機能５１４より種々の情報を表示する。ディスプレイ５５としては、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、ＬＥＤディスプレイ、プラズマディスプレイ、又は当技術分野で知られている他の任意のディスプレイが適宜利用可能である。
【0034】
入力インタフェース５７は、ユーザからの各種指令を受け付ける入力機器を含む。入力機器としては、キーボードやマウス、各種スイッチ、タッチスクリーン、タッチパッド等が利用可能である。なお、入力機器は、マウス、キーボードなどの物理的な操作部品を備えるものだけに限らない。例えば、磁気共鳴イメージング装置１とは別体に設けられた外部の入力機器から入力操作に対応する電気信号を受け取り、受け取った電気信号を種々の回路へ出力するような電気信号の処理回路も入力インタフェース５７の例に含まれる。また、入力インタフェース５７は、マイクロフォンにより収集された音声信号を指示信号に変換する音声認識装置でもよい。
【0035】
通信インタフェース５９は、ＬＡＮ（Local Area Network）等を介して磁気共鳴イメージング装置１と、ワークステーションやＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）、ＨＩＳ（Hospital Information System）、ＲＩＳ（Radiology Information System）等とを接続するインタフェースである。通信インタフェース５９は、各種情報を接続先のワークステーション、ＰＡＣＳ、ＨＩＳ及びＲＩＳとの間で送受信する。
【0036】
次に、本実施形態に係るデータ処理装置５０を含む磁気共鳴イメージング装置１の動作例について図２のフローチャートを参照して説明する。
【0037】
ステップＳ２０１では、処理回路５１が、ＭＲＳパルスシーケンスに基づき励起される、複数の異なる周波数帯域を抑制対象として選択する。例えば、表示制御機能５１４により処理回路５１が、ユーザから複数の異なる周波数帯域の入力または選択を受け付ければよい。または、生成機能５１１により処理回路５１が、予め定められた複数の異なる周波数帯域を選択してもよい。
ステップＳ２０２では、生成機能５１１により処理回路５１が、抑制対象として選択された周波数帯域ごとにＭＲＳパルスシーケンスを生成する。
ステップＳ２０３では、例えばシーケンス制御回路２９が、複数のＭＲＳパルスシーケンスを順番に繰り返し実行し、ＭＲＳパルスシーケンスごとにＭＲＳ信号を収集する。ＭＲＳパルスシーケンスを繰り返す回数は、例えばＭＲＳ信号の積算回数に基づいて決定される。
ステップＳ２０２では、生成機能５１１により処理回路５１が、抑制対象として選択された周波数帯域ごとにＭＲＳパルスシーケンスを生成する。
ステップＳ２０３では、例えばシーケンス制御回路２９が、複数のＭＲＳパルスシーケンスを順番に繰り返し実行し、ＭＲＳパルスシーケンスごとにＭＲＳ信号を収集する。ＭＲＳパルスシーケンスを繰り返す回数は、例えばＭＲＳ信号の積算回数に基づいて決定される。
【0038】
ステップＳ２０４では、取得機能５１２により処理回路５１が、ＭＲＳパルスシーケンスごとに収集された複数のＭＲＳ信号を取得する。
ステップＳ２０５では、推定機能５１３により処理回路５１が、得られた複数のＭＲＳ信号から、測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。推定処理は、例えば、学習済みモデルに得られた複数のＭＲＳ信号を入力することで、学習済みモデルから各分子の相対量の推定結果を得ればよい。
ステップＳ２０５では、推定機能５１３により処理回路５１が、得られた複数のＭＲＳ信号から、測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。推定処理は、例えば、学習済みモデルに得られた複数のＭＲＳ信号を入力することで、学習済みモデルから各分子の相対量の推定結果を得ればよい。
【0039】
次に、本実施形態で想定するＭＲＳパルスシーケンスの第１例について図３を参照して説明する。
図３は、ＭＥＧＡ－ＰＲＥＳＳ法（非特許文献：M.Mescher et al. Solvent Suppression Using Selective Echo Dephasing. J. Magnetic Reasonance Series A 123, Article No. 0242, 226-229 (1996)）によるＭＲＳパルスシーケンス図である。
図３は、ＭＥＧＡ－ＰＲＥＳＳ法（非特許文献：M.Mescher et al. Solvent Suppression Using Selective Echo Dephasing. J. Magnetic Reasonance Series A 123, Article No. 0242, 226-229 (1996)）によるＭＲＳパルスシーケンス図である。
【0040】
ＰＲＥＳＳ法による３度のＲＦパルスの照射間に、周波数選択パルスであるＭＥＧＡパルスを照射する。図３の例では、Ｚ軸に沿う傾斜磁場３１０を印加することでｚ軸方向のスライス面を選択しながら励起パルス３０１（９０度パルス）を照射する。続いて、ＭＥＧＡパルス３５０（１８０度パルス）を照射し、その後、Ｙ軸に沿う傾斜磁場３１０を印加することでＹ軸方向のスライス面を選択しながら反転パルス３０２（１８０度パルス）を照射する。続いて、ＭＥＧＡパルス３５０（１８０度パルス）を照射し、その後、Ｘ軸に沿う傾斜磁場３１０を印加することでＸ軸方向のスライス面を選択しながら反転パルス３０３（１８０度パルス）を照射する。受信回路２５では、以上の操作により選択されたボクセルである測定対象領域から発生するエコー信号３０５を、ＭＲＳ信号として受信できる。
【0041】
また、周波数帯域を選択せずに撮像する場合は、ＭＥＧＡパルス３５０は照射されずに、通常のＰＲＥＳＳ法によるシーケンス、すなわち、励起パルス３０１、反転パルス３０２および反転パルス３０３が順に照射される。
なお、図３、ＭＥＧＡ－ＰＲＥＳＳ法を用いる場合を例に説明したが、ＰＲＥＳＳ法でなくてもよく、例えばＳＴＥＡＭ、ｓｅｍｉ－ＬＡＳＥＲ、ＬＡＳＥＲであってもよい。
なお、図３、ＭＥＧＡ－ＰＲＥＳＳ法を用いる場合を例に説明したが、ＰＲＥＳＳ法でなくてもよく、例えばＳＴＥＡＭ、ｓｅｍｉ－ＬＡＳＥＲ、ＬＡＳＥＲであってもよい。
【0042】
次に、本実施形態に係るＭＲＳパルスシーケンスの第２例について図４を参照して説明する。
図４では、ＭＥＧＡパルス３５０相当の周波数選択に関するプリパルス４０１として、９０度パルスを励起パルス３０１の前に照射する。また、横磁化を消失させるためのクラッシャーとなる傾斜磁場４０２を各軸で印加する。パルスシーケンスのうちＭＥＧＡパルス以外の部分については、一般的なＰＲＥＳＳ法のパルスシーケンスを用いればよい。
図４では、ＭＥＧＡパルス３５０相当の周波数選択に関するプリパルス４０１として、９０度パルスを励起パルス３０１の前に照射する。また、横磁化を消失させるためのクラッシャーとなる傾斜磁場４０２を各軸で印加する。パルスシーケンスのうちＭＥＧＡパルス以外の部分については、一般的なＰＲＥＳＳ法のパルスシーケンスを用いればよい。
【0043】
なお、図３および図４ともに、水、脂肪といった信号を抑制するための処理を実行してもよい。例えば、水、脂肪のピークに対応する周波数のＲＦパルスをプリパルスとして照射してもよい。図３および図４では、ＭＲＳパルスシーケンスとして、ＰＲＥＳＳ法を想定しているが、ＳＴＥＡＭ、ｓｅｍｉ－ＬＡＳＥＲ、ＬＡＳＥＲといった、他のパルスシーケンスであってもよい。
【0044】
次に、ＭＲＳパルスシーケンスで抑制対象として選択される周波数帯域の一例について図５を参照して説明する。
図５は、２つのＭＲＳパルスシーケンスでそれぞれ抑制対象として選択された周波数帯域と、周波数帯域を選択しないＭＲＳパルスシーケンスに関する周波数帯域とを示す。図５以降の例では、３つのＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして繰り返し、３つのＭＲＳパルスシーケンスごとにＭＲＳ信号を取得するが、これに限らず、抑制対象として２以上の異なる周波数帯域が選択されたＭＲＳパルスシーケンスを１セットとし、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する２以上のＭＲＳ信号を収集してもよい。
図５は、２つのＭＲＳパルスシーケンスでそれぞれ抑制対象として選択された周波数帯域と、周波数帯域を選択しないＭＲＳパルスシーケンスに関する周波数帯域とを示す。図５以降の例では、３つのＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして繰り返し、３つのＭＲＳパルスシーケンスごとにＭＲＳ信号を取得するが、これに限らず、抑制対象として２以上の異なる周波数帯域が選択されたＭＲＳパルスシーケンスを１セットとし、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する２以上のＭＲＳ信号を収集してもよい。
【0045】
図３または図４に示すＭＲＳパルスシーケンスは、ある分子の周波数プロファイルに対応した、ＭＥＧＡによる周波数選択パルスが持つ帯域のみを抑制した１つのＭＲ信号を得るための時間ＴＲ（repetition time）に対するパルスシーケンスである。異なる３つの周波数帯域を抑制するのであれば、図３および図４に示すＭＲＳパルスシーケンスを、抑制対象として選択する周波数帯域ごとに設定し、３つのＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして、加算回数分、複数セット繰り返される。また、１セットに含まれるＭＲＳパルスシーケンスのうちの１つは、特定の周波数選択パルスを抑制対象としない、広周波数帯域に係るＭＲＳパルスシーケンスでもよい。
【0046】
具体的に図５の例では、第１周波数帯域５０１を抑制するＭＲＳパルスシーケンス＃１－１、第１周波数帯域５０１とは異なる第２周波数帯域５０２を抑制するＭＲＳパルスシーケンス＃２－１、および、ＭＥＧＡパルスをＯＦＦとした、抑制対象の周波数帯域を選択しない（言い換えれば、広周波数帯域５０３を指定する）ＭＲＳパルスシーケンス＃３－１を順に実行する。その後、ＭＲＳパルスシーケンス＃１～＃３を１セットとして、ＭＲＳパルスシーケンス＃３－１の収集に続き、２回目のセットが実行される。すなわち、第１周波数帯域５０１を抑制するＭＲＳパルスシーケンス＃１－２、第２周波数帯域５０２を抑制するＭＲＳパルスシーケンス＃２－２、およびＭＥＧＡパルスをＯＦＦとしたＭＲＳパルスシーケンス＃３－２、といったように、セットごとにＭＲＳパルスシーケンスが繰り返される。
【0047】
なお、広周波数帯域５０３を指定するＭＲＳパルスシーケンスではなく、第１周波数帯域５０１および第２周波数帯域５０２と異なる周波数帯域を抑制対象として選択するＭＲＳパルスシーケンスにより１セットが構成されてもよい。
なお、広周波数帯域５０３を指定するＭＲＳパルスシーケンスにおいても、水および脂肪の少なくとも一方を抑制するパルスを含んでもよい。すなわち、本実施形態に係る「広周波数帯域」とは、水および脂肪のピークに対応する帯域のみを選択的に抑制する（例えば、４．８ｐｐｍや１．３ｐｐｍを中心とした）周波数帯域である場合も含む。
なお、広周波数帯域５０３を指定するＭＲＳパルスシーケンスにおいても、水および脂肪の少なくとも一方を抑制するパルスを含んでもよい。すなわち、本実施形態に係る「広周波数帯域」とは、水および脂肪のピークに対応する帯域のみを選択的に抑制する（例えば、４．８ｐｐｍや１．３ｐｐｍを中心とした）周波数帯域である場合も含む。
【0048】
ＭＲＳ信号は、各ＭＲＳパルスシーケンスで収集されるＭＲＳ信号ごとに加算される。すなわち、ＭＲＳパルスシーケンス＃１－１，１－２，．．．，１－ＮまでのＮ個の信号が加算されることで、ＭＲＳパルスシーケンス＃１のＭＲＳ信号が生成される。ＭＲＳパルスシーケンス＃２およびＭＲＳパルスシーケンス＃３についても同様である。これにより、体動などによるＭＲＳ信号のズレを平均化することができる。
【0049】
ここで、同一の周波数帯域を収集するＭＲＳパルスシーケンスは、各順において、異なる位相の励起パルスを用いてもよい。例えば、１回目のＭＲＳパルスシーケンス＃１－１では、ゼロ度の位相の励起パルスを照射し、２回目のＭＲＳパルスシーケンス＃１－２では、９０度の位相の励起パルスを照射し、１回目のＭＲＳパルスシーケンス＃１－３では、１８０度の位相の励起パルスを照射し、といったように、励起パルスの位相を変化させる。
【0050】
なお、１セット内で抑制対象として選択された周波数帯域が異なるＭＲＳパルスシーケンス間でも励起パルスの位相を変化させてもよい。例えば、ＭＲＳパルスシーケンス＃１－１では、ゼロ度の位相の励起パルスを照射し、ＭＲＳパルスシーケンス＃２－１では、９０度の位相の励起パルスを照射し、ＭＲＳパルスシーケンス＃３－１では、１８０度の位相の励起パルスを照射し、といったように励起パルスの位相を変化させればよい。さらに、同一の周波数帯域を収集するＭＲＳパルスシーケンスの各順と、１セット内で抑制対象として選択された周波数帯域が異なるＭＲＳパルスシーケンス間との両方で、異なる位相の励起パルスを用いてもよい。
【0051】
また、１セットにおけるＭＲＳパルスシーケンス＃１～＃３の周波数帯域は、一部が重複してもよい。具体的には、第１周波数帯域５０１が「１．３ｐｐｍ±０．６ｐｐｍ」であり、第２周波数帯域５０２が「１．７ｐｐｍ±０．６ｐｐｍ」でもよい。この場合、「１．１ｐｐｍ～１．９ｐｐｍ」の帯域で重複する。
【0052】
なお、上述の各ＭＲＳパルスシーケンスでは、１箇所の周波数帯域を抑制対象として選択することを想定したが、抑制対象として選択される周波数帯域を複数合成（エンコード）してもよい。
抑制対象として複数の周波数帯域を選択する場合の組み合わせの一例について図６を参照して説明する。
図６に示すテーブルは、縦列はＭＲＳパルスシーケンス（図６の説明においては単にシーケンスという）であり、横列は抑制対象として選択される周波数帯域を示す。例えば、シーケンス＃１では、帯域１（１．５ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と帯域３（２．３ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）との２帯域を抑制対象として選択する。また、シーケンス＃３では、帯域１（１．５ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と、帯域２（２．３ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と、帯域４（２．７ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）との３帯域を抑制対象として選択する。このように、１つのＭＲＳパルスシーケンスで複数の周波数帯域を抑制対象として選択されてもよい。
抑制対象として複数の周波数帯域を選択する場合の組み合わせの一例について図６を参照して説明する。
図６に示すテーブルは、縦列はＭＲＳパルスシーケンス（図６の説明においては単にシーケンスという）であり、横列は抑制対象として選択される周波数帯域を示す。例えば、シーケンス＃１では、帯域１（１．５ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と帯域３（２．３ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）との２帯域を抑制対象として選択する。また、シーケンス＃３では、帯域１（１．５ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と、帯域２（２．３ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）と、帯域４（２．７ｐｐｍ±０．２ｐｐｍ）との３帯域を抑制対象として選択する。このように、１つのＭＲＳパルスシーケンスで複数の周波数帯域を抑制対象として選択されてもよい。
【0053】
１セットに含まれるＭＲＳパルスシーケンス間で抑制対象として選択される周波数帯域の組み合わせは、各周波数帯域が個別に復元可能な組み合わせでエンコードされればよい。言い換えれば、図６に示すテーブルの「ｏｎ」「ｏｆｆ」を「１」「０」でそれぞれ表現した場合、逆行列が存在するような組み合わせであればよい。
【0054】
次に、ステップＳ２０５に示すＭＲＳ信号に基づく分子の相対量の推定処理について詳細に説明する。
複数のＭＲＳ信号は、例えば推定機能５１３により、複数回収集した、同一の周波数帯域を抑制対象として選択したＭＲＳパルスシーケンスにより複数回収集したＭＲＳ信号を加算し、当該周波数帯域に関する１つのＭＲＳ信号を生成する。このとき、複数回収集したＭＲＳ信号に対して位相補正処理を実行してから加算してもよい。これにより、ＭＲＳ信号の劣化を低減することができる。
複数のＭＲＳ信号は、例えば推定機能５１３により、複数回収集した、同一の周波数帯域を抑制対象として選択したＭＲＳパルスシーケンスにより複数回収集したＭＲＳ信号を加算し、当該周波数帯域に関する１つのＭＲＳ信号を生成する。このとき、複数回収集したＭＲＳ信号に対して位相補正処理を実行してから加算してもよい。これにより、ＭＲＳ信号の劣化を低減することができる。
【0055】
また、ＭＲＳ信号は、各分子の信号値の積和と考えることができ、例えば以下の（１）式で表現できる。
【0056】
Ｓ（ｆ，ｋ）＝ΣｉｗｉＰ（ｉ，ｋ，ＴＥ）＋ｎ （１）
ｆは、周波数（ｐｐｍ単位）であり、ｋはＭＲＳパルスシーケンスのインデックス（例えば、＃１，＃２など）、ｉは分子の種類のインデックスであり、Ｐは、分子の既知の周波数パターンであり、ｗは算出したい信号強度であり、ｎはノイズである。
ｆは、周波数（ｐｐｍ単位）であり、ｋはＭＲＳパルスシーケンスのインデックス（例えば、＃１，＃２など）、ｉは分子の種類のインデックスであり、Ｐは、分子の既知の周波数パターンであり、ｗは算出したい信号強度であり、ｎはノイズである。
【0057】
また、Ｊカップリングにより、スペクトル上で複数の異なる周波数においてピークを持つ分子が存在する。例えば２ｐｐｍ周辺、３ｐｐｍ周辺および４ｐｐｍ周辺といった周波数帯域でそれぞれピークを持つ、複数の分子の信号が混在し得る。本実施形態に係るＭＲＳパルスシーケンスの収集方法により、各ＭＲＳパルスシーケンスによって得られたＭＲＳ信号を、例えば非線形回帰を用いて解くことで、測定対象領域に存在する所望の分子の相対量を算出できる。
【0058】
【0059】
図７は、機械学習モデルの学習段階を示す図である。
学習機能５１５は、複数の分子の基底スペクトルの積和に基づき算出された２以上のスペクトル信号を入力データとし、複数の分子それぞれの相対量を正解データとしてネットワークモデル７０２を学習させる。分子の基底スペクトルは、例えば、単一の分子に関するファントムを用いて収集したＭＲＳ信号から生成すればよい。複数の異なる分子の基底スペクトルに対して信号合成処理７０１を実行し、入力データとなる２以上のスペクトル信号が生成される。
学習機能５１５は、複数の分子の基底スペクトルの積和に基づき算出された２以上のスペクトル信号を入力データとし、複数の分子それぞれの相対量を正解データとしてネットワークモデル７０２を学習させる。分子の基底スペクトルは、例えば、単一の分子に関するファントムを用いて収集したＭＲＳ信号から生成すればよい。複数の異なる分子の基底スペクトルに対して信号合成処理７０１を実行し、入力データとなる２以上のスペクトル信号が生成される。
【0060】
信号合成処理７０１は、複数の異なる分子の基底スペクトルに対する、（１）式に基づく積和演算を実施する。例えば、２つの異なる周波数帯域を抑制対象として選択したＭＲＳパルスシーケンス、および広周波数帯域のＭＲＳパルスシーケンスをそれぞれシミュレーションし、複数の異なる分子の基底スペクトルが含まれる３つのスペクトル信号を生成すればよい。なお、複数の異なる分子の基底スペクトルが収集された際のＴＥ（echo time）が不一致である場合は、ＴＥに依存する基底スペクトルの補正式を予め算出しておけばよい。スペクトル信号を生成する際に、信号合成処理７０１において、ＴＥが揃うように基底スペクトルを補正したのちに積和演算すればよい。
【0061】
学習機能５１５により処理回路は、推論時のロバスト性を高めるため、算出したい信号強度ｗ、分子の既知の周波数パターンＰのピークの値、およびノイズｎの値を大小に振って積和演算し、スペクトル信号を生成してもよい。
【0062】
ネットワークモデル７０２のネットワーク構造および学習方法については、例えば、ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワークを用いて誤差逆伝播法によりロス関数を最小化するといった方法を用いればよい。これに限らず、回帰タスクにおける教師あり学習または自己教師あり学習などで用いられ得るネットワーク構造および学習方法であれば、どのようなネットワーク構造および学習方法であってもよい。学習が所定の終了条件を満たして終了した場合、例えばロス関数が閾値以下となった場合は学習を終了し、学習済みモデル７０３が生成される。
【0063】
次に、機械学習モデルの推論段階について図８を参照して説明する。
推定機能５１３により処理回路５１が、生成された学習済みモデル７０３に対し、収集された複数のＭＲＳ信号それぞれを入力し、学習済みモデル７０３から、測定対象領域に含まれる１以上の分子の相対量を出力することができる。
推定機能５１３により処理回路５１が、生成された学習済みモデル７０３に対し、収集された複数のＭＲＳ信号それぞれを入力し、学習済みモデル７０３から、測定対象領域に含まれる１以上の分子の相対量を出力することができる。
【0064】
図８の例では、推定機能５１３により処理回路５１が、取得機能５１２により取得した、抑制対象とする周波数帯域がそれぞれ異なるＭＲＳ信号＃１、ＭＲＳ信号＃２およびＭＲＳ信号＃３を学習済みモデル７０３に入力することで、分子１の相対量（例えば、ＮＡＡ（N-Acetyl-L-aspartic Acid）＝１０７．５）、分子２の相対量（例えば、ＧＡＢＡ（gamma-aminobutylic acid）＝１５．３）といったように、各分子の相対量を推定する。
【0065】
なお、ここでは、ＭＲＳ信号（スペクトル信号）を想定しているが、これに限らずｋ空間データであるＭＲＳｋデータを入力としてもよい。ＭＲＳｋデータを学習済みモデル７０３の入力として利用する場合は、複数の基底スペクトルの積和演算により算出されたスペクトルデータから生成されるＭＲＳｋデータを入力データとしてネットワークモデル７０２を学習すればよい。
また、未知の分子に関する学習を組み込んでもよい。例えば、入力される既知の分子の相対量の他に未知の分子の相対量を一定量として、正解データに追加する。推論結果として、合計値が出力されるようにしておけば、当該合計値から、推論された相対量を減算した残りの相対量が、「未分類（その他）」として推論できる。
また、未知の分子に関する学習を組み込んでもよい。例えば、入力される既知の分子の相対量の他に未知の分子の相対量を一定量として、正解データに追加する。推論結果として、合計値が出力されるようにしておけば、当該合計値から、推論された相対量を減算した残りの相対量が、「未分類（その他）」として推論できる。
【0066】
なお、学習済みモデル７０３に入力される各ＭＲＳパルスシーケンス信号は、それぞれ分解能が異なってもよい。例えば、ＭＲＳ信号＃１が３×３×３のボクセルサイズ、ＭＲＳ信号＃２が１．５×１．５×１．５のボクセルサイズといったように、分解能が異なる信号を入力としてもよい。
さらに、学習済みモデル７０３に差分信号をさらに入力できるようにしてもよい。例えば、ネットワークモデル７０２の学習時に、ＭＲＳパルスシーケンス＃１に対応するスペクトル信号とＭＲＳパルスシーケンス＃２に対応するスペクトル信号との差分信号を入力データとしてさらに学習する。推論段階において、ＭＲＳ信号＃１と、ＭＲＳ信号＃２と、ＭＲＳ信号＃３とに加え、「ＭＲＳ信号＃１－ＭＲＳ信号＃２」である差分信号を学習済みモデル７０３に入力すればよい。
さらに、学習済みモデル７０３に差分信号をさらに入力できるようにしてもよい。例えば、ネットワークモデル７０２の学習時に、ＭＲＳパルスシーケンス＃１に対応するスペクトル信号とＭＲＳパルスシーケンス＃２に対応するスペクトル信号との差分信号を入力データとしてさらに学習する。推論段階において、ＭＲＳ信号＃１と、ＭＲＳ信号＃２と、ＭＲＳ信号＃３とに加え、「ＭＲＳ信号＃１－ＭＲＳ信号＃２」である差分信号を学習済みモデル７０３に入力すればよい。
【0067】
次に、ステップＳ２０１に係る、周波数帯域の入力を受け付けるユーザインタフェースの第１例について図９を参照して説明する。
図９の例では、どのようなＭＲＳパルスシーケンスを利用するかをチェックボックスにチェックすることで、処理を有効とするユーザインタフェースを示す。学習済みモデルを利用する場合、ここでは「ディープラーニング再構成」のチェックボックスにチェックが入っている場合を想定する。表示制御機能５１４が、所定の周波数帯域の候補を抑制対象として選択可能にウインドウ９０１に表示させる。
図９の例では、どのようなＭＲＳパルスシーケンスを利用するかをチェックボックスにチェックすることで、処理を有効とするユーザインタフェースを示す。学習済みモデルを利用する場合、ここでは「ディープラーニング再構成」のチェックボックスにチェックが入っている場合を想定する。表示制御機能５１４が、所定の周波数帯域の候補を抑制対象として選択可能にウインドウ９０１に表示させる。
【0068】
具体的には、ウインドウ９０１を指定すると、プルダウン形式で抑制対象として選択可能な周波数帯域の候補を表示させる。すなわち、学習済みモデルの生成の際に設定した周波数帯域のセットが表示される。図９の例では、全周波数帯域のＭＲＳ信号＃３を用いることを前提とする。残りの他の周波数帯域の抑制対象として選択として、１．９ｐｐｍ周辺と１．５ｐｐｍ周辺とを抑制対象として選択することを示す「１．９ｐｐｍ＋１．５ｐｐｍ」を、１．９ｐｐｍ周辺と３．０ｐｐｍ周辺とを抑制対象として選択することを示す「１．９ｐｐｍ＋３．０ｐｐｍ」といったように、抑制対象として選択可能な周波数帯域のセットが表示される。
【0069】
次に、周波数帯域の入力を受け付けるユーザインタフェースの第２例について図１０を参照して説明する。
図１０は、図９と同様であるが、学習済みモデルを利用しない場合を想定する。つまり、「ディープラーニング再構成」のチェックボックスにチェックが入っていない場合を想定する。表示制御機能５１４は、学習済みモデルを利用しない場合は学習済みモデルで学習させた周波数帯域という制約が無いため、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を抑制対象として選択可能または入力可能に画面に表示させる。具体的には、ウインドウ１００１において、ユーザが手動で選択する周波数帯域の値を入力してもよいし、プルダウン形式などで選択的に入力させてもよい。周波数帯域の値を入力する際は、追加ボタン１００２を押下することで、選択される周波数領域を確定させてもよい。また、削除ボタン１００３を押下することで、選択される周波数帯域を削除してもよい。
図１０は、図９と同様であるが、学習済みモデルを利用しない場合を想定する。つまり、「ディープラーニング再構成」のチェックボックスにチェックが入っていない場合を想定する。表示制御機能５１４は、学習済みモデルを利用しない場合は学習済みモデルで学習させた周波数帯域という制約が無いため、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を抑制対象として選択可能または入力可能に画面に表示させる。具体的には、ウインドウ１００１において、ユーザが手動で選択する周波数帯域の値を入力してもよいし、プルダウン形式などで選択的に入力させてもよい。周波数帯域の値を入力する際は、追加ボタン１００２を押下することで、選択される周波数領域を確定させてもよい。また、削除ボタン１００３を押下することで、選択される周波数帯域を削除してもよい。
【0070】
なお、図示しないが、ユーザが検出したい所望の分子を入力可能なウインドウを設定し、当該ウインドウに分子に関する情報が入力された場合は、例えば、学習済みモデルの学習時に用いた分子固有の基底スペクトルの情報に基づき、抑制対象として選択すべき周波数帯域がプリセットされるようにしてもよい。
【0071】
以上に示した本実施形態によれば、抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳパルスシーケンスを生成し、各ＭＲＳパルスシーケンスで得られたＭＲＳ信号から、分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用して、測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する。
これにより、複数の分子の信号が重なっているＭＲＳ信号、および、所望の信号が弱く他の信号に埋もれてしまうような状態でも、分子の信号の視認性を高めることができる。よって、例えば分子の分別精度を向上できる。
これにより、複数の分子の信号が重なっているＭＲＳ信号、および、所望の信号が弱く他の信号に埋もれてしまうような状態でも、分子の信号の視認性を高めることができる。よって、例えば分子の分別精度を向上できる。
【0072】
なお、上記説明において用いた「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、或いは、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））などの回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路に保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。一方、プロセッサが例えばＡＳＩＣである場合、プログラムが記憶回路に保存される代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしてもよい。
【0073】
加えて、実施形態に係る各機能は、前記処理を実行するプログラムをワークステーション等のコンピュータにインストールし、これらをメモリ上で展開することによっても実現することができる。このとき、コンピュータに前記手法を実行させることのできるプログラムは、磁気ディスク（ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記憶媒体に格納して頒布することも可能である。
【0074】
いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【0075】
以上の実施形態に関し、発明の一側面及び選択的な特徴として以下の付記を開示する。
（付記１）
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備するデータ処理装置。
（付記１）
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備するデータ処理装置。
【0076】
（付記２）
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の異なる周波数プロファイルに対応した周波数帯域を抑制対象として選択する周波数選択パルスを含んでもよい。
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の異なる周波数プロファイルに対応した周波数帯域を抑制対象として選択する周波数選択パルスを含んでもよい。
【0077】
（付記３）
前記生成部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスさらに生成してもよい。取得部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスにより、ＭＲＳ信号をさらに取得してもよい。
前記生成部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスさらに生成してもよい。取得部は、前記周波数選択パルスを含まないＭＲＳパルスシーケンスにより、ＭＲＳ信号をさらに取得してもよい。
【0078】
（付記４）
前記周波数選択パルスは、ＭＥＧＡパルスまたは周波数選択型のプリパルスでもよい。
前記周波数選択パルスは、ＭＥＧＡパルスまたは周波数選択型のプリパルスでもよい。
【0079】
（付記５）
前記周波数選択パルスを含む２以上のＭＲＳパルスシーケンスの一部は、周波数帯域が重複したパルスシーケンスでもよい。
前記周波数選択パルスを含む２以上のＭＲＳパルスシーケンスの一部は、周波数帯域が重複したパルスシーケンスでもよい。
【0080】
（付記６）
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の周波数帯域を一度に励起するパルスシーケンスでもよい。
前記ＭＲＳパルスシーケンスは、複数の周波数帯域を一度に励起するパルスシーケンスでもよい。
【0081】
（付記７）
前記複数のＭＲＳ信号は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして、複数セット繰り返し収集されることにより取得されてもよい。
前記複数のＭＲＳ信号は、前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスを１セットとして、複数セット繰り返し収集されることにより取得されてもよい。
【0082】
（付記８）
前記推定部は、複数の分子の基底スペクトルの積和に基づくスペクトル信号を入力データとし、前記複数の分子それぞれの相対量を正解データとしてモデルを学習させた学習済みモデルを用いて、前記複数のＭＲＳ信号それぞれを前記学習済みモデルに入力し、前記測定対象領域に含まれる１以上の分子の相対量を出力してもよい。
前記推定部は、複数の分子の基底スペクトルの積和に基づくスペクトル信号を入力データとし、前記複数の分子それぞれの相対量を正解データとしてモデルを学習させた学習済みモデルを用いて、前記複数のＭＲＳ信号それぞれを前記学習済みモデルに入力し、前記測定対象領域に含まれる１以上の分子の相対量を出力してもよい。
【0083】
（付記９）
前記推定部は、前記複数のＭＲＳ信号のうちの第１ＭＲＳ信号と第２ＭＲＳ信号との差分である差分信号を前記学習済みモデルに入力してもよい。
前記推定部は、前記複数のＭＲＳ信号のうちの第１ＭＲＳ信号と第２ＭＲＳ信号との差分である差分信号を前記学習済みモデルに入力してもよい。
【0084】
（付記１０）
前記学習済みモデルを利用する場合、所定の周波数帯域候補を抑制対象として選択可能に画面に表示させる表示制御部をさらに含んでもよい。
前記学習済みモデルを利用する場合、所定の周波数帯域候補を抑制対象として選択可能に画面に表示させる表示制御部をさらに含んでもよい。
【0085】
（付記１１）
前記学習済みモデルを利用しない場合、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を抑制対象として選択可能または入力可能に画面に表示させる表示制御部をさらに含んでもよい。
前記学習済みモデルを利用しない場合、データ再構成を実行可能な周波数帯域候補を抑制対象として選択可能または入力可能に画面に表示させる表示制御部をさらに含んでもよい。
【0086】
（付記１２）
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成し、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得し、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する、
データ処理方法。
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成し、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得し、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する、
データ処理方法。
【0087】
（付記１３）
コンピュータに、
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成機能と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得機能と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定機能と、
を実現させるデータ処理プログラム。
コンピュータに、
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成機能と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスによりそれぞれ収集された、複数のＭＲＳ信号を取得する取得機能と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定機能と、
を実現させるデータ処理プログラム。
【0088】
（付記１４）
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスに基づきＲＦ信号を送信し、測定対象領域から、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する複数のＭＲＳ信号を収集する収集部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から前記測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備する磁気共鳴イメージング装置。
抑制対象として選択された周波数帯域がそれぞれ異なる２以上のＭＲＳ（Magnetic Resonance Spectroscopy）パルスシーケンスを生成する生成部と、
前記２以上のＭＲＳパルスシーケンスに基づきＲＦ信号を送信し、測定対象領域から、各ＭＲＳパルスシーケンスに対応する複数のＭＲＳ信号を収集する収集部と、
分子の種類に依存した周波数プロファイルの共起性を利用し、前記複数のＭＲＳ信号から前記測定対象領域に含まれる各分子の相対量を推定する推定部と、
を具備する磁気共鳴イメージング装置。
【符号の説明】
【0089】
１ 磁気共鳴イメージング装置
１１ 架台
１３ 寝台
２１ 傾斜磁場電源
２３ 送信回路
２５ 受信回路
２７ 寝台駆動装置
２９ シーケンス制御回路
４１ 静磁場磁石
４３ 傾斜磁場コイル
４５ 送信コイル
４７ 受信コイル
５０ データ処理装置
５１ 処理回路
５３ メモリ
５５ ディスプレイ
５７ 入力インタフェース
５９ 通信インタフェース
１３１ 天板
１３３ 基台
３０１ 励起パルス
３０２，３０３ 反転パルス
３０５ エコー信号
３１０ 傾斜磁場
３５０ ＭＥＧＡパルス
４０１ プリパルス
４０２ 傾斜磁場
５０１ 第１周波数帯域
５０２ 第２周波数帯域
５０３ 広周波数帯域
５１１ 生成機能
５１２ 取得機能
５１３ 推定機能
５１４ 表示制御機能
５１５ 学習機能
７０１ 信号合成処理
７０２ ネットワークモデル
７０３ 学習済みモデル
９０１，１００１ ウインドウ
１００２ 追加ボタン
１００３ 削除ボタン
１１ 架台
１３ 寝台
２１ 傾斜磁場電源
２３ 送信回路
２５ 受信回路
２７ 寝台駆動装置
２９ シーケンス制御回路
４１ 静磁場磁石
４３ 傾斜磁場コイル
４５ 送信コイル
４７ 受信コイル
５０ データ処理装置
５１ 処理回路
５３ メモリ
５５ ディスプレイ
５７ 入力インタフェース
５９ 通信インタフェース
１３１ 天板
１３３ 基台
３０１ 励起パルス
３０２，３０３ 反転パルス
３０５ エコー信号
３１０ 傾斜磁場
３５０ ＭＥＧＡパルス
４０１ プリパルス
４０２ 傾斜磁場
５０１ 第１周波数帯域
５０２ 第２周波数帯域
５０３ 広周波数帯域
５１１ 生成機能
５１２ 取得機能
５１３ 推定機能
５１４ 表示制御機能
５１５ 学習機能
７０１ 信号合成処理
７０２ ネットワークモデル
７０３ 学習済みモデル
９０１，１００１ ウインドウ
１００２ 追加ボタン
１００３ 削除ボタン
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
