特許 7418983 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】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-01-12

(45)【発行日】2024-01-22

(54)【発明の名称】磁気共鳴イメージング装置

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20240115BHJP

   A61B 5/349 20210101ALI20240115BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 311

A61B5/349

A61B5/055 390

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2019128701

(22)【出願日】2019-07-10

(65)【公開番号】P2021013473

(43)【公開日】2021-02-12

【審査請求日】2022-05-30

(73)【特許権者】

【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】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】野村 英

(72)【発明者】

【氏名】金澤 仁

【審査官】永田 浩司

(56)【参考文献】

【文献】特開２００４－１７３８８７（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／０１７７８４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２００７－０００２８０（ＪＰ，Ａ）

【文献】Nadja Razavi, et al.，Shifted Coupling of EEG Driving Frequencies and fMRI Resting State Networks in Schizophrenia Spectrum Disorders，PLOS ONE，2013年，Volume 8 | Issue 10 | e76604，1-11

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ａ６１Ｂ ５／０５５

Ａ６１Ｂ ５／２４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

被検体の第１の生理学的情報を取得し、前記第１の生理学的情報に基づいて覚醒状態を推定する推定部と、
前記第１の生理学的情報を取得した時間範囲と重複する時間範囲でパルスシーケンスを実行して磁気共鳴信号を収集するシーケンス制御部と、
前記磁気共鳴信号に基づいて第２の生理学的情報を生成する生成部と、
前記第１の生理学的情報と前記第２の生理学的情報とを関連付ける解析部と、
を備え、
前記解析部は、前記覚醒状態に係る情報に基づいたデータの分離を行った上で、自律神経活動としての前記第１の生理学的情報と自発性脳活動としての前記第２の生理学的情報とのカップリング（相互作用）について相関解析を行い、当該相関解析の結果に基づいて、前記被検体が疾患を有している可能性に関する情報を生成し、
前記推定部は、前記被検体が覚醒状態にある時間の合計値を算出し、前記合計値と、予定された撮像時間とに基づいて、データ収集の進捗状況を算出する、磁気共鳴イメージング装置。

【請求項2】

被検体の第１の生理学的情報を取得し、前記第１の生理学的情報に基づいて覚醒状態を推定する推定部と、
前記第１の生理学的情報を取得した時間範囲と重複する時間範囲でパルスシーケンスを実行して磁気共鳴信号を収集するシーケンス制御部と、
前記磁気共鳴信号に基づいて第２の生理学的情報を生成する生成部と、
前記第１の生理学的情報と前記第２の生理学的情報とを関連付ける解析部と、
を備え、
前記解析部は、前記覚醒状態に係る情報に基づいたデータの分離を行った上で、自律神経活動としての前記第１の生理学的情報と自発性脳活動としての前記第２の生理学的情報とのカップリング（相互作用）について相関解析を行い、当該相関解析の結果に基づいて、前記被検体が疾患を有している可能性に関する情報を生成し、
前記解析部は、心拍変動解析（ＨＲＶ:Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）または内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ：Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に基づく解析を行う、磁気共鳴イメージング装置。

【請求項3】

前記シーケンス制御部は、プロスぺクティブな覚醒状態モニタリングを行いながら、ＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ ＬｅｖｅｌＤｅｐｅｎｄｅｎｔ）信号を前記磁気共鳴信号として収集する、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項4】

前記推定部が推定した結果に基づいて測定環境を制御する制御部を更に備える、
請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項5】

前記制御部は、照度または風量のうち少なくとも一方を制御することにより、前記測定環境を制御する、請求項４に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項6】

前記解析部は、前記第１の生理学的情報に基づいてレトロスぺクティブに前記被検体の覚醒状態について解析を行い、解析結果を基に前記第２の生理学的情報について更に解析を行う、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項7】

前記第１の生理学的情報は、自律神経活動を表す情報である、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項8】

前記推定部は、少なくとも前記第１の生理学的情報に基づいて心拍変動解析を行うことにより前記覚醒状態を推定する、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項9】

前記第２の生理学的情報は、自発性脳活動ネットワークの結合度を表す情報である、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項10】

前記解析部は、前記シーケンス制御部が収集した前記第２の生理学的情報から、前記被検体が覚醒状態における前記第２の生理学的情報を抽出する、請求項１又は２に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項11】

前記推定部は、第１の周波数帯域の周波数成分のフーリエ振幅と、前記第１の周波数帯域とは異なる第２の周波数帯域の周波数成分のフーリエ振幅との比率に基づいて、前記覚醒状態を推定する、請求項８に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項12】

前記進捗状況を、ディスプレイに表示させる制御部を更に備える、請求項１に記載の磁気共鳴イメージング装置。

【請求項13】

前記解析部は、当該相関解析の結果に基づいて、健常者群のデータと疾患群のデータとを分離する、請求項１又は２に記載の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】

本発明の実施形態は、磁気共鳴イメージング装置に関する。

【背景技術】

【0002】

脳領域の磁気共鳴イメージング方法の一つとして、機能的磁気共鳴画像法（functional magnetic resonance imaging: fMRI）が知られている。fMRIでは、酸素と結合したオキシヘモグロビンと酸素を放出したデオキシヘモグロビンの比率によって強度が変化するMRIの信号（BOLD(blood oxygenation level dependent)信号）を基に、神経活動の観察が行われる。

【0003】

近年、安静時のBOLD信号を取得する、安静時fMRI(resting state fMRI(rs-fMRI))が注目されている。rs-fMRIでは、安静時にBOLD信号の経時的変化の相関関係を調べることで、異なる脳領域間での機能的結合を評価する。ここで、機能的結合とは脳領域間の神経活動の同調を意味し、安静時においても機能的に関連した複数の脳領域は同調した活動を行っていることが知られている。これは安静時ネットワークと呼ばれ、脳内領域の機能的結合性の強さの客観的指標となる。

【0004】

rs-fMRIにおいては、撮像中にいくつかの条件が被検体に対して課せられる。例えば、rs-fMRIにおいては、被検体は、撮像中にリラックスしていることが要求される。また、被検体は、撮像中に覚醒状態にあることが要求される。

【0005】

しかしながら、被検体が覚醒状態にあるか否か、被検体がリラックスしているか否かに関して客観的な観測・評価手段がない場合、得られたデータの信頼性及び再現性を定量的に評価できない問題がある。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0006】

【文献】Taqliazucci E .etc, "Decoding wakefulness levels from typical fMRI resting-state daa reveals reliable drifts between wakefulness and sleep", Neuron,２０１４年５月７日、第８２巻、第３号、ｐ６９５－７０８

【文献】Florian Chouchou and Martin Desseilles, Heart rate variability: a tool to explore the sleeping brain?, frontiers in Neuroscience, ２０１４年１２月１１日、第８巻、ｐ４０２

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明が解決しようとする課題は、データ収集の信頼性・再現性を向上させることである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置は、推定部と、シーケンス制御部と、生成部と、解析部とを備える。推定部は、被検体の第１の生理学的情報を取得し、前記第１の生理学的情報に基づいて覚醒状態を推定する。シーケンス制御部は、前記第１の生理学的情報を取得した時間範囲と重複する時間範囲でパルスシーケンスを実行して磁気共鳴信号を収集する。生成部は、前記磁気共鳴信号に基づいて第２の生理学的情報を生成する。解析部は、前記第１の生理学的情報と前記第２の生理学的情報とを関連付ける。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置に係る照明コントロールについて説明した図である。

【図3】図３は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の手順を示したフローチャートである。

【図4】図４は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う心拍変動解析について説明した図である。

【図5】図５は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う心拍変動解析について説明した図である。

【図6】図６は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理について説明した図である。

【図7】図７は、実施形態の背景について説明した図である。

【図8】図８は、実施形態の背景について説明した図である。

【図9】図９は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理について説明した図である。

【図10】図１０は、図３のステップＳ１６０の処理の手順についてより詳細に説明したフローチャートである。

【図11】図１１は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理について説明した図である。

【図12】図１２は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理について説明した図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。ここで、互いに同じ構成には共通の符号を付して、重複する説明は省略する。

【0011】

（実施形態）
図１は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１００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１００は、静磁場磁石１０１と、静磁場電源（図示しない）と、傾斜磁場コイル１０３と、傾斜磁場電源１０４と、寝台１０５と、寝台制御回路１０６と、送信コイル１０７と、送信回路１０８と、受信コイル１０９と、受信回路１１０と、シーケンス制御回路１２０（シーケンス制御部）と、画像処理装置１３０とを備える。なお、磁気共鳴イメージング装置１００に、被検体Ｐ（例えば、人体）は含まれない。また、図１に示す構成は一例に過ぎない。例えば、シーケンス制御回路１２０及び画像処理装置１３０内の各部は、適宜統合若しくは分離して構成されてもよい。

【0012】

なお、センサ１１３、スピーカー１１７ａ、照明装置１１７ｂ、ディスプレイ１１７ｃ、送風装置１１７ｄなどの付属品が、磁気共鳴イメージング装置１００に適宜取り付けられる。なお、これらのセンサ１１３、スピーカー１１７ａ、照明装置１１７ｂ、ディスプレイ１１７ｃ、送風装置１１７ｄ等は、磁気共鳴イメージング装置１００とは別に備えられて構成されてもよいし、磁気共鳴イメージング装置１００の構成要素の一部として備えられていてもよい。

【0013】

静磁場磁石１０１は、中空の略円筒形状に形成された磁石であり、内部の空間に静磁場を発生する。静磁場磁石１０１は、例えば、超伝導磁石等であり、静磁場電源から電流の供給を受けて励磁する。静磁場電源は、静磁場磁石１０１に電流を供給する。別の例として、静磁場磁石１０１は、永久磁石でもよく、この場合、磁気共鳴イメージング装置１００は、静磁場電源を備えなくてもよい。また、静磁場電源は、磁気共鳴イメージング装置１００とは別に備えられてもよい。

【0014】

傾斜磁場コイル１０３は、中空の略円筒形状に形成されたコイルであり、静磁場磁石１０１の内側に配置される。傾斜磁場コイル１０３は、互いに直交するＸ、Ｙ、及びＺの各軸に対応する３つのコイルが組み合わされて形成されており、これら３つのコイルは、傾斜磁場電源１０４から個別に電流の供給を受けて、Ｘ、Ｙ、及びＺの各軸に沿って磁場強度が変化する傾斜磁場を発生する。傾斜磁場コイル１０３によって発生するＸ、Ｙ、及びＺの各軸の傾斜磁場は、例えば、スライス用傾斜磁場Ｇs、位相エンコード用傾斜磁場Ｇe、及びリードアウト用傾斜磁場Ｇrである。傾斜磁場電源１０４は、傾斜磁場コイル１０３に電流を供給する。

【0015】

寝台１０５は、被検体Ｐが載置される天板１０５ａを備え、寝台制御回路１０６による制御の下、天板１０５ａを、被検体Ｐが載置された状態で、傾斜磁場コイル１０３の空洞（撮像口）内へ挿入する。通常、寝台１０５は、長手方向が静磁場磁石１０１の中心軸と平行になるように設置される。寝台制御回路１０６は、画像処理装置１３０による制御の下、寝台１０５を駆動して天板１０５ａを長手方向及び上下方向へ移動する。

【0016】

送信コイル１０７は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、送信回路１０８からＲＦパルスの供給を受けて、高周波磁場を発生する。送信回路１０８は、対象とする原子の種類及び磁場強度で定まるラーモア（Larmor）周波数に対応するＲＦパルスを送信コイル１０７に供給する。

【0017】

受信コイル１０９は、傾斜磁場コイル１０３の内側に配置され、高周波磁場の影響によって被検体Ｐから発せられる磁気共鳴信号（以下、必要に応じて、「ＭＲ信号」と呼ぶ）を受信する。受信コイル１０９は、磁気共鳴信号を受信すると、受信した磁気共鳴信号を受信回路１１０へ出力する。

【0018】

なお、上述した送信コイル１０７及び受信コイル１０９は一例に過ぎない。送信機能のみを備えたコイル、受信機能のみを備えたコイル、若しくは送受信機能を備えたコイルのうち、１つ若しくは複数を組み合わせることによって構成されればよい。

【0019】

受信回路１１０は、受信コイル１０９から出力される磁気共鳴信号を検出し、検出した磁気共鳴信号に基づいて磁気共鳴データを生成する。具体的には、受信回路１１０は、受信コイル１０９から出力される磁気共鳴信号をデジタル変換することによって磁気共鳴データを生成する。また、受信回路１１０は、生成した磁気共鳴データをシーケンス制御回路１２０へ送信する。なお、受信回路１１０は、静磁場磁石１０１や傾斜磁場コイル１０３等を備える架台装置側に備えられてもよい。

【0020】

シーケンス制御回路１２０は、画像処理装置１３０から送信されるシーケンス情報に基づいて、傾斜磁場電源１０４、送信回路１０８及び受信回路１１０を駆動することによって、被検体Ｐの撮像を行う。ここで、シーケンス情報は、撮像を行うための手順を定義した情報である。シーケンス情報には、傾斜磁場電源１０４が傾斜磁場コイル１０３に供給する電流の強さや電流を供給するタイミング、送信回路１０８が送信コイル１０７に供給するＲＦパルスの強さやＲＦパルスを印加するタイミング、受信回路１１０が磁気共鳴信号を検出するタイミング等が定義される。例えば、シーケンス制御回路１２０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路である。

【0021】

さらに、シーケンス制御回路１２０は、傾斜磁場電源１０４、送信回路１０８及び受信回路１１０を駆動して被検体Ｐを撮像した結果、受信回路１１０から磁気共鳴データを受信すると、受信した磁気共鳴データを画像処理装置１３０へ転送する。

【0022】

センサ１１３は、被検体の生体信号を検出するためのセンサであり、例えばＥＣＧ（Electrocardiogram）信号を検出するためのＥＣＧセンサである。また、別の例として、センサ１１３は、脈波信号を検出するための脈波センサである。センサ１１３は、検出したＥＣＧ信号や脈波信号等の生体信号を、画像処理装置１３０に送信する。

【0023】

スピーカー１１７ａは、被検体に向けて音声を流すためのスピーカーである。照明装置１１７ｂは、ボア内の明るさを調節するための照明である。照明装置１１７ｂの一例が、図２に示されている。ディスプレイ１１７ｃは、ボア内の被検体に向けてメッセージを表示するためのディスプレイである。送風装置１１７ｄは、被検体に風を送る装置であり、例えばファンで構成される。スピーカー１１７ａ、照明装置１１７ｂ、ディスプレイ１１７ｃ及び送風装置１１７ｄの役割については後述する。

【0024】

画像処理装置１３０は、磁気共鳴イメージング装置１００の全体制御や、画像の生成等を行う。画像処理装置１３０は、記憶装置１３２、入力装置１３４、ディスプレイ１３５、処理回路１５０を備える。処理回路１５０は、インタフェース機能１３１、制御機能１３３、生成機能１３６、推定機能１４０及び解析機能１４１を備える。

【0025】

実施形態では、インタフェース機能１３１、制御機能１３３、生成機能１３６、推定機能１４０、解析機能１４１にて行われる各処理機能は、コンピューターによって実行可能なプログラムの形態で記憶装置１３２へ記憶されている。処理回路１５０はプログラムを記憶装置１３２から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１５０は、図１の処理回路１５０内に示された各機能を有することになる。なお、図１においては単一の処理回路１５０にて、インタフェース機能１３１、制御機能１３３、生成機能１３６、推定機能１４０、解析機能１４１にて行われる処理機能が実現されるものとして説明するが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１５０を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。換言すると、上述のそれぞれの機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路１５０が各プログラムを実行する場合であってもよい。別の例として、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。なお、図１において、インタフェース機能１３１、制御機能１３３、生成機能１３６、推定機能１４０、解析機能１４１は、それぞれ受付部、制御部、生成部、推定部、解析部の一例である。また、シーケンス制御回路１２０は、シーケンス制御部の一例である。

【0026】

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（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ 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））等の回路を意味する。プロセッサは記憶装置１３２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。

【0027】

また、記憶装置１３２にプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込ま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。なお、寝台制御回路１０６、送信回路１０８、受信回路１１０等も同様に、上記のプロセッサ等の電子回路により構成される。

【0028】

処理回路１５０は、インタフェース機能１３１により、シーケンス情報をシーケンス制御回路１２０へ送信し、シーケンス制御回路１２０から磁気共鳴データを受信する。また、磁気共鳴データを受信すると、インタフェース機能１３１を有する処理回路１５０は、受信した磁気共鳴データを記憶装置１３２に格納する。

【0029】

記憶装置１３２に格納された磁気共鳴データは、制御機能１３３によってｋ空間に配置される。この結果、記憶装置１３２は、ｋ空間データを記憶する。

【0030】

記憶装置１３２は、インタフェース機能１３１を有する処理回路１５０によって受信された磁気共鳴データや、制御機能１３３を有する処理回路１５０によってｋ空間に配置されたｋ空間データ、生成機能１３６を有する処理回路１５０によって生成された画像データ等を記憶する。例えば、記憶装置１３２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。

【0031】

入力装置１３４は、操作者からの各種指示や情報入力を受け付ける。入力装置１３４は、例えば、マウスやトラックボール等のポインティングデバイス、モード切替スイッチ等の選択デバイス、あるいはキーボード等の入力デバイスである。ディスプレイ１３５は、制御機能１３３を有する処理回路１５０による制御の下、撮像条件の入力を受け付けるためのＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）や、生成機能１３６を有する処理回路１５０によって生成された画像等を表示する。ディスプレイ１３５は、例えば、液晶表示器等の表示デバイスである。

【0032】

処理回路１５０は、制御機能１３３により、磁気共鳴イメージング装置１００の全体制御を行い、撮像や画像の生成、画像の表示等を制御する。例えば、制御機能１３３を有する処理回路１５０は、撮像条件（撮像パラメータ等）の入力をＧＵＩ上で受け付け、受け付けた撮像条件に従ってシーケンス情報を生成する。また、制御機能１３３を有する処理回路１５０は、生成したシーケンス情報をシーケンス制御回路１２０へ送信する。
処理回路１５０は、生成機能１３６により、ｋ空間データを記憶装置１３２から読み出し、読み出したｋ空間データにフーリエ変換等の再構成処理を施すことで、画像を生成する。

【0033】

また、推定機能１０及び解析機能１４１の詳細については後述する。

【0034】

次に、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置の背景について簡単に説明する。

【0035】

（実施形態に係る背景：rs-fMRIにおける覚醒状態の推定）
脳領域の磁気共鳴イメージング方法の一つとして、機能的磁気共鳴画像法（functional magnetic resonance imaging: fMRI）が知られている。fMRIでは、酸素と結合したオキシヘモグロビンと酸素を放出したデオキシヘモグロビンの比率によって強度が変化するMRIの信号（BOLD(blood oxygenation level dependent)信号）を基に、神経活動の観察が行われる。

【0036】

近年、安静時のBOLD信号を取得する安静時fMRI(resting state fMRI(rs-fMRI))が注目されている。rs-fMRIでは、BOLD信号の経時的変化の相関関係を調べることで、異なる脳領域間での機能的結合を評価する。rs-fMRIの臨床応用例として、例えば、アルツハイマー病等の神経変性疾患では自発性脳活動ネットワークの一つであるDMN(Default Mode Network)の機能的結合が低下することが報告されており、認知症の早期発見や鑑別に有用である可能性が示唆されている。

【0037】

rs-fMRIにおいては、撮像中にいくつかの条件が被検体に対して課せられる。例えば、rs-fMRIにおいては、被検体は、撮像中に、リラックスしていることが必要である。また、睡眠状態になってしまうと正しいデータの取得に影響するため、被検体は、撮像中に、眠らない、すなわち覚醒状態にあることが必要である。また、自発性脳活動が測定対象となるため、被検体は、撮像中に、特定のことを深く考えないことが必要である。

【0038】

しかしながら、被検体が覚醒状態にあるか否か、被検体がリラックスしているか否かに関して客観的な観測・評価手段がない場合、得られたデータの信頼性及び再現性を定量的に評価できない問題がある。例えば、被検体が覚醒状態にあるか否か、被検体がリラックスしているか否かについて、データ収集後、被検体が要求を守っていたかを、被検体へのアンケートを用いた聴取などの主観的な手段を用いて観測・評価した場合、得られたデータの信頼性及び再現性を定量的に評価できない問題がある。また、例えば、脳波計などを用いて被検体が覚醒状態にあるか否かなどを判断する方法も考えられるが、導入コスト等の課題があり、臨床使用が難しい場合がある。

【0039】

加えて、前述の被検体依存の観測条件を維持・制御する手段がない場合、期待するデータが得られない場合もある。例えば、被検体の覚醒状態を維持・制御する手段がない場合、例えば測定開始後３分以内に３０％の被験者が睡眠状態になり、測定時間に比例して睡眠状態の確率が上昇するため、期待するデータが得られない。

【0040】

加えて、既存のrs-fMRIのデータベースには、被検体の覚醒状態が不明なデータが存在し、現状のまま解決策を講じなければ、これらの被検体の覚醒状態が不明なデータが増加し続けることになる。これら、被検体の覚醒状態が不明なデータを用いて解析を行って、例えば神経変性疾患診断向けのバイオマーカー開発などを行った場合、偽陽性や偽陰性として解釈される恐れがある。

【0041】

かかる背景に鑑みて、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１００は、シーケンス制御回路１２０と、処理回路１５０とを備える。処理回路１５０は、推定機能１４０により、被検体の第１の生理学的情報を取得し、第１の生理学的情報に基づいて覚醒状態を推定する。シーケンス制御部１２０は、第１の生理学的情報を取得した時間範囲と重複する時間範囲でパルスシーケンスを実行して磁気共鳴信号を収集する。処理回路１５０は、生成機能１３６により、磁気共鳴信号に基づいて第２の生理学的情報を生成する。処理回路１５０は、解析機能１４１により、第１の生理学的情報と第２の生理学的情報とを関連付ける。

【0042】

このように、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１００によれば、rs-fMRIにより得られた第２の生理学的情報が、覚醒状態を推定する基礎となる情報である第１の生理学的情報と関連付けられることにより、rs-fMRIにおけるデータ収集の再現性・信頼性が向上し、データの品質向上に寄与する。加えて、データ活用時における使用適合性が向上する。

【0043】

加えて、後述するように、処理回路１５０は、解析機能１４１により、覚醒状態のデータと睡眠状態のデータとを分離した上で、自発性脳活動と自律神経活動とのカップリング（相互作用）に関する知見に基づき、心拍変動解析（ＨＲＶ:Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）及び内因性結合ネットワーク（ＩＣＮ：Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ Ｃｏｎ
ｎｅｃｔｉｖｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）という観点から解析を行い、当該データを健常者群と疾患群とに分離する。これにより、診断に有用な情報を得ることができる。

【0044】

（実施形態に係る処理の詳細：ステップＳ１００～ステップＳ１２５）
続いて、図３～図１２を用いて、かかる処理の詳細について説明する。図３は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理の手順を示したフローチャートである。

【0045】

はじめに、センサ１１３が、被検体から、自律神経活動を表す情報である第１の生理学的情報を取得する。第１の生理学的情報は、自律神経活動由来の覚醒状態を反映した情報であり、例示的には、ＥＣＧ信号、脈波信号、呼吸信号、血圧信号、脳波信号等である。一例として、ＥＣＧセンサがセンサ１１３として用いられ、被検体からＥＣＤ信号を第１の生理学的情報として取得する。また別の例として、脈拍センサがセンサ１１３として用いられ、被検体から脈拍信号を第１の生理学的情報として取得する。センサ１１３は、取得した第１の生理学的情報を処理回路１５０に送信する。続いて、処理回路１５０は、推定機能１４０により、センサ１１３から、センサ１１３が被検体から取得した第１の生理学的情報を取得する（ステップＳ１００）。

【0046】

続いて、処理回路１５０は、推定機能１４０により、ステップ１００においてセンサ１１３から取得した第１の生理学的情報に基づいて覚醒状態を推定する（ステップＳ１１０）。例えば、処理回路１５０は、推定機能１４０により、第１の生理学的情報を解析し、被検体が安静且つ覚醒しているか否かを判定する。具体的には、処理回路１５０は、一例として、推定機能１４０により、少なくとも第１の生理学的情報に基づいて心拍変動（ＨＲＶ：heart rate variability）解析を行うことにより（またはあわせて血圧変動、呼吸変動解析などを併用することにより）、覚醒状態を推定する。

【0047】

ここで、心拍変動とは、心拍の変化を示す尺度であり、例えばＥＣＧ信号などから、連続する心拍間隔を分析することにより算出される。心拍変動は、循環機能の自律調節活動を反映する量である。心拍変動解析のより具体的な方法としては、時間領域解析、周波数領域解析、非線形解析などが挙げられる。時間領域解析を行う場合、処理回路１５０は、推定機能１４０により、例えば連続する心拍間隔の差の二乗平均平方根を算出する。また、周波数領域の解析を行う場合、処理回路１５０は、推定機能により、センサ１１３から取得したデータに対してフーリエ変換を行い周波数領域解析を行う。

【0048】

図４及び図５に、心拍変動解析として、周波数領域解析を行う場合における、心拍変動解析の例が示されている。図４及び図５は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置１００が行う心拍変動解析について説明した図である。

【0049】

図４は、覚醒時における心拍変動解析の一例であり、横軸は周波数を示し、縦軸は、被検体が覚醒時にある場合における、各周波数における各周波数成分の大きさを示している。また、図５は、睡眠時における心拍変動解析の一例であり、横軸は周波数を示し、縦軸は、被検体が睡眠時にある場合における、各周波数における各周波数成分の大きさを示している。

【0050】

図４及び図５の高周波数帯域５ｃは、それぞれ覚醒時及び睡眠時における、高周波帯域の周波数成分を示している。これらの周波数成分は呼吸が原因であり、これらの周波数成分は、主に迷走神経活性または副交感神経系から生じる。また、図４及び図５の低周波数帯域５ｂは、それぞれ覚醒時及び睡眠時における、低周波数帯域の周波数成分を示している。これらの周波数成分は、交感神経活性から生じる。また、図４及び図５の超低周波数帯域５ａは、超低周波数帯域の周波数成分を示している。これらの周波数成分は、生体内系の熱調節等から生じる。なお、典型的には、高周波数帯域５ｃは、例えば０．１５Ｈｚから０．４Ｈｚ程度の周波数領域であり、低周波数帯域５ｂは、例えば０．０４Ｈｚから０．１５Ｈｚ程度の周波数領域であり、超低周波数帯域５ａは、例えば０．００３３Ｈｚから０．０４Ｈｚ程度の周波数領域である。

【0051】

図４と図５とを比較するとわかるように、覚醒時においては、高周波数帯域５ｃの周波数成分の、低周波数帯域５ｂの周波数成分に対する比率は比較的小さい。これに対して、睡眠時においては、高周波数帯域５ｃの周波数成分の、低周波数帯域５ｂの周波数成分に対する比率は比較的大きい。従って、処理回路１５０は、推定機能１４０により、第１の生理学的情報に基づいて心拍変動解析を行うことにより、覚醒状態や、安静度に関する情報を推定することができる。例えば、処理回路１５０は、推定機能１４０により、第１の生理学的情報に基づいて心拍変動解析を行い、例えばセンサ１１３から得られた信号をフーリエ変換した後の、高周波数帯域の周波数成分のフーリエ振幅と、低周波数帯域の周波数成分のフーリエ振幅との比率に基づいて、覚醒状態等を推定することができる。

【0052】

なお、高周波数帯域５ｃの周波数成分と、低周波数帯域５ｂの周波数成分との比率は、交感神経と副交感神経という２つの自律神経系のバランスを反映すると考えられている。

【0053】

図３に戻り、ステップＳ１１０で処理回路１５０が推定機能１４０により算出した覚醒状態や安静度に関する情報が、被検体が安静且つ覚醒していることを示すものであった場合、（ステップＳ１２０ Ｙｅｓ）、処理回路１５０は、制御機能１３３により、ステップＳ１００において処理回路１５０がセンサ１１３から取得した第１の生理学的情報、ステップＳ１１０において処理回路１５０が推定機能１４０により行った心拍変動解析の解析結果及び推定した覚醒状態等、及びその時点での測定環境に関する情報等を、記憶装置１３２に送信する（ステップＳ１２５）。

【0054】

一方、処理回路１５０が推定機能１４０により算出した情報や安静度に関する情報が、被検体が安静且つ覚醒していることを示すものでない場合であり（ステップＳ１２０ Ｎｏ）、かつ覚醒状態維持が困難な場合（ステップＳ１７０ Ｙｅｓ）、処理を終了し、それ以外の場合（ステップＳ１７０ Ｎｏ）、処理回路１５０は、制御機能１３３により、ステップＳ１１０において処理回路１５０が推定機能１４０に基づいて推定した結果である覚醒状態や安静度に関する情報に基づいて、測定環境を制御する（ステップＳ２００）。

【0055】

具体的には、例えば被検体が睡眠状態にあると判断される場合、処理回路１５０は、制御機能１３３により、スピーカー１１７ａを制御して被検体に対して発せられる音声を制御することにより、測定環境を制御し、被検体の覚醒を促す。具体的には、例えば、処理回路１５０は、制御機能１３３により、スピーカー１１７ａを通じて被検体の覚醒を促すための音声をスピーカー１１７ａに流させるための制御信号を、スピーカー１１７ａに送信する。また別の例として、処理回路１５０は、制御機能１３３により、照明装置１１７ｂを制御して照度を制御することにより、測定環境を制御し、被検体の適切な安静度を維持管理しながら覚醒を促す。具体的には、例えば、処理回路１５０は、制御機能１３３により、照明装置１１７ｂの照明を明るくする旨の制御信号を照明装置１１７ｂに送信し、被検体の覚醒を促す。別の例として、処理回路１５０は、制御機能１３３により、送風装置１１７ｄを制御して被検体に対して送られる風の風量を制御することにより、測定環境を制御し、被検体の適切な安静度を維持管理しながら覚醒を促す。具体的には、処理回路１５０は、制御機能１３３により、被検体に対して送風する処理を行う旨を送風装置１１７ｄに送信し、被検体の覚醒を促す。また、処理回路１５０は、制御機能１３３により、ディスプレイ１１７ｃを通じて被検体にメッセージを送信する。処理回路１５０が、制御機能１３３により、測定環境の制御を一定時間の間行なったのち、処理はステップＳ１００へと戻る。

【0056】

（実施形態に係る処理の詳細：ステップＳ１３０～ステップＳ１６０）
ステップＳ１２５に戻り、処理回路１５０が、制御機能１３３により、第１の生理学的情報、心拍変動解析の解析結果や推定した覚醒状態等を記憶装置１３２に送信する処理が完了すると、処理はステップＳ１３０に進み、シーケンス制御回路１２０は、rs-fMRIのパルスシーケンスを実行して磁気共鳴信号の計測の実行を行う（ステップＳ１３０）。この時、シーケンス制御回路１２０は、プロスぺクティブな覚醒状態モニタリングを行いながら、第１の生理学的情報を取得した時間範囲と重複する時間範囲でＢＯＬＤ（Ｂｌｏｏｄ Ｏｘｙｇｅｎａｔｉｏｎ ＬｅｖｅｌＤｅｐｅｎｄｅｎｔ）信号を収集するためのパルスシーケンスを実行してＢＯＬＤ信号を収集する。ここで、プロスぺクティブに覚醒状態をモニタリングするとは、パルスシーケンスの実行の完了を待たずに、覚醒状態のモニタリングを行うことを意味する。

【0057】

実施形態では、ステップＳ１１０で覚醒しているかどうか、安静かどうかの判断がされた場合であっても、ステップＳ１３０においては、センサ１１３を通じた第１の生理学的情報の取得は行われ続ける。シーケンス制御回路１２０及び処理回路１５０は、センサ１１３を通じて取得された第１の生理学的情報を基にプロスぺクティブな覚醒状態モニタリングを行い、時々刻々と変化する被検体の覚醒状態をリアルタイムでモニタリングを行いながら、被検体の制御を行う。すなわち、処理回路１５０は、推定機能１４０により、シーケンス制御回路１２０によるrs-MRIのパルスシーケンスを実行中においても、ステップＳ１１０と同様の処理を実行しつづけており、心拍変動解析等に基づいて、被検体の覚醒状態や、安静度に関する情報の推定を行っている。これらの推定結果に基づいて、処理回路１５０は、制御機能１３３により、シーケンス制御回路１２０によるrs-MRIのパルスシーケンスを実行中においても、測定環境を制御し、例えば必要に応じて被検体の覚醒を促す。例えば、被検体が睡眠状態に入っていると判断される場合、シーケンス制御回路１２０は、パルスシーケンスの実行を一時停止し、被検体の撮像を一時中断する。なお、被検体の撮像の中断は任意的であり、パルスシーケンスの実行は一時中断されなくてもよい。その後、処理回路１５０は、制御機能１３３により、スピーカー１１７ａを通じて被検体に音声を流し、照明装置１１７ｂの照明を明るくし、または送風装置１１７ｄを通じて送風を行うことにより、測定環境を制御する。

【0058】

また、同時に、処理回路１５０は、推定機能１４０により、被検体が覚醒状態にある時間の合計値、及び被検体が睡眠状態にある時間の合計値等を推定する。これらの推定値は、例えば後述するステップＳ１８０において、処理回路１５０が制御機能１３３によりデータ収集の進捗状況をディスプレイ１３５に表示する際に利用される。

【0059】

続いて、予定された撮像時間が経過し、シーケンス制御回路１２０が、データ収集を完了したと判断すると、（ステップＳ１５０ Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１５５に進み、処理回路１５０は、推定機能１３３により、計測された磁気共鳴信号に基づいて解析を行う。一方、予定された撮像時間が経過するまでは、（ステップＳ１５０ Ｎｏ）、処理回路１５０は、制御機能１３３により、被検体の覚醒状態のモニタリングを行っている。前述したように、処理回路１５０は、推定機能１４０により、被検体が覚醒状態にある時間の合計値、及び被検体が睡眠状態にある時間の合計値等を推定している。処理回路１５０は、推定機能１４０により、これらの値に基づいて、データ収集の進捗状況を算出する。

【0060】

ここで、データ収集の進捗状況とは、被検体が覚醒状態かつ安静状態でデータが収集された時間の、予定された撮像時間に対する割合を示す。例えば、予定された撮像時間が２０分であり、被検体が覚醒状態かつ安静状態でデータが収集された時間が１５分であれば、データ収集の進捗状況は７５％となる。また、予定された撮像時間が２０分であり、データが収集された時間が１５分であるが、そのうち被検体が５分間睡眠状態に入っていた場合、データ収集の進捗状況は５０％となる。

【0061】

処理回路１５０が推定機能１４０によりこのようにデータ収集の進捗状況の算出を完了すると、処理回路１５０は、制御機能１３３により、データ収集の進捗状況をディスプレイ１３５に表示させる（ステップＳ１８０）。また、処理回路１５０は、インタフェース機能１３１により、例えば入力装置１３４を通じて、ユーザから撮像終了する旨の入力を必要に応じて適宜受け付ける。処理回路１５０がインタフェース機能１３１を通じてユーザから撮像終了する旨の入力を受け付けた場合（ステップＳ１９０ Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１５５へと進み、処理回路１５０は、解析機能１４１により、第２の生理学的情報の算出を行う。一方、ユーザから撮像終了する旨の入力がない場合（ステップＳ１９０ Ｎｏ）、撮像は引き続き行われる。

【0062】

ステップＳ１５５に戻り、パルスシーケンスの実行が終了すると、処理回路１５０は、
生成機能１３６により、ステップＳ１５５で生成された磁気共鳴イメージング信号であるＢＯＬＤ信号に基づいて、第２の生理学的情報を生成する（ステップＳ１５５）。ここで、第２の生理学的情報の例としては、自発性脳活動ネットワーク（Default Mode Network: DMN）の結合度を表す情報、例えば、所定の異なる領域間の結合度（Connectivity Strength）を表す情報が挙げられる。ここで、所定の異なる領域とは、ＤＭＮ(Default Mode Network)の場合には、内側前頭前野（Medial Prefrontal Corteｘ:MPFC）や後部帯状回（Posterior Cingulate Cortex: PCC）が当該所定の異なる領域となる。例えば、処理回路１５０は、解析機能１４１により、ステップＳ１３０で収集された磁気共鳴イメージング信号であるＢＯＬＤ信号に基づいて、内側前頭前野や後部帯状回等の領域間の結合度を表す情報を、第２の生理的情報として生成する。

【0063】

図６に、かかる状況が示されている。領域１０ａ、１０ｂ、１１及び別の断面で示された領域１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄは、安静時に血流が増加する領域の一例を示している。これら、安静時に血流が増加する領域の脳領域は、互いに連関し、一つのネットワークとして同期しながら、DMN(Default Mode Network)と呼ばれる一つのネットワークを形成し、これらは安静時の脳活動を構成する。例えばアルツハイマー型認知症では、認知症の早期の段階から、DMNに異常が生じることが知られており、rs-fMRIにおいてDMNを調べることの臨床的応用が期待されている。また、自閉症等の例についても、同様にrs-fMRIにおいて臨床的応用が期待されている。ステップＳ１５５では、処理回路１５０は、解析機能１４１により、これら臨床的価値の高いと考えられる第２の生理学的情報を生成する。

【0064】

続いて、処理回路１５０は、解析機能１４１により、例えば第１の生理学的情報と第２の生理学的情報との相関解析を行い、第１の生理学的情報と第２の生理学的情報とを関連づける（ステップＳ１６０）。一例として、処理回路１５０は、解析機能１４１により、第１の生理学的情報に基づいてレトロスぺクティブに被検体の覚醒状態について解析を行い、解析結果を基に第２の生理学的情報について更に解析を行う。一例として、処理回路１５０は、解析機能１４１により、覚醒状態のデータと睡眠状態のデータとを分離した上で、自発性脳活動と自律神経活動とのカップリング（相互作用）に関する知見に基づき、覚醒状態及び睡眠状態のデータそれぞれのデータに対して、心拍変動解析（ＨＲＶ:Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｔｉｏｎ）及び内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ：Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）という観点から解析を行い、当該データを健常者群と疾患群とに分離する。ステップＳ１６０が完了すると、一連の処理が終了する。以下、ステップＳ１６０の処理について詳しく説明する。

【0065】

（ステップＳ１６０の処理について：自発性脳活動と自律神経活動との関係）
まずはじめに、図７及び図８を用いて、自発性脳活動と自律神経活動との関係について説明する。

【0066】

図７は、実施形態の背景について説明した図であり、（Ａ）覚醒状態（Ｂ）ノンレム睡眠状態（Ｃ）レム睡眠状態における脳の状態及び自律神経活動と、心臓活動の調整について説明した図である。

【0067】

まず、（Ａ）に示されるように、覚醒状態では、脳幹２３ａ及びその反射に関するループ、例えば血液反射２４ａ、呼吸２５ａ及び化学反射２６ａにより、心臓２７ａの活動が活発化され、心拍数が増加する。また、中帯状皮質２０ａ、島皮質２１ａ、扁桃体２２ａ等を含む自律神経ネットワークは、心臓２７ａの活動に影響を与える。例えば、扁桃体２２ａは、心拍数の増加、交感神経活動の増加、副交感神経活動の減少等を通じて、心臓２７ａの活動に影響を与える。

【0068】

また、（Ｂ）に示されるように、ノンレム睡眠状態では、脳幹２３ｂ及びその反射に関するループである血液反射２４ｂ、呼吸２５ｂ及び化学反射２６ｂは依然として心臓２７ａの活動を活発化させ心拍数を増加させる一方で、ノンレム睡眠状態では、ＡＮＳ活動の反射ループが優位であり、中帯状皮質２０ｂ、島皮質２１ｂ、扁桃体２２ｂ等を含む自律神経ネットワークは、心拍数を低下させ、交感神経活動を減少させ、副交感神経活動を増加させる。

【0069】

また、（Ｃ）に示されるように、レム睡眠状態では、脳幹２３ｃ及びその反射に関するループである血液反射２４ｃ、呼吸２５ｃ及び化学反射２６ｃは心臓２７ｃの活動を抑制し、心拍数を低下させる。一方で、レム睡眠状態では、島皮質２１ｃ及び扁桃体２２ｃは、心拍数を増加させる。このように、島皮質２１ｃ及び扁桃体２２ｃによる中央制御と、反射ループによる心血管系の恒常性制御との間で調整機能が働いており、これにより心拍数が減少し、交感神経活動が優位になるとともに、副交感神経活動が低下する。

【0070】

このように、健常者群において、覚醒状態と、第１の生理学的情報は、互いに密接に連関している。

【0071】

また、覚醒状態により、異なる部位の脳活動が支配的になる。図８は、かかる実施形態の背景について説明した図であり、（Ａ）ノンレム睡眠状態（Ｂ）レム睡眠状態における脳活動について説明した図である。

【0072】

まず、（Ａ）に示されるように、ノンレム睡眠状態においては、脳幹３１を除き、前頭前皮質３０ａ、前帯状皮質３０ｂ、前頭前野３０ｃ、前大脳基底核３０ｄ、視床３０ｅ、前弓３０ｆなどで、脳活動が軒並み低下する。一方、（Ｂ）に示されるように、レム睡眠状態においては、前帯状皮質３３ａ、側頭部３３ｂ、扁桃体３３ｃ、視床３３ｄ、海馬３３ｅ、前脳底３３ｆ、橋脚部３３ｇ等では脳活動が増加する一方、背側前頭前皮質３２ａ、後帯状皮質３２ｂ、前頭前野３２ｃ、下頭頂皮質３２ｄ、脳幹３２ｅ等では脳活動が低下する。このように、健常者群において、覚醒状態と、自発性脳活動とは、互いに密接に連関しており、健常者群において、覚醒状態と、第２の生理学的情報は、互いに密接に連関している。

【0073】

加えて、第１の生理学的情報及び第２の生理学的情報は、特定の神経疾患の判定に有効な情報となりうる。例えば、アルツハイマー病の初期の段階で、DMNに異常が起こり、自発性脳活動ネットワークの結合度が低下する。従って、これらの生理学的情報は、例えばアルツハイマー病の早期発見に有効な情報となりうる。

【0074】

（ステップＳ１６０の処理について：覚醒状態及び疾患状態の判定）
以上の知見が、図９にまとめられている。図９は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置が行う処理について説明した図である。

【0075】

図９の各列は、どのようなデータに基づいて解析を行うかを表しており、心拍数変動（ＨＲＶ：Ｈｅａｒｔ Ｒａｔｅ Ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ）及び内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ：Ｉｎｔｒｉｎｓｉｃ Ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の例が示されている。また、心拍数変動を用いる場合においては、低周波数領域（ＬＦ：Ｌｏｗ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、高周波数領域（ＨＦ：Ｈｉｇｈ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ＬＦ／ＨＦ（低周波数領域での周波数成分の大きさを、高周波数領域での周波数成分の大きさで除したもの）を用いる場合が示されている。また、内因性脳活動結合ネットワークに係る情報を用いる場合としては、ＤＭＮを用いる場合、ＤＭＮの特定領域(subregion)の情報を用いる場合が示されている。また、実施形態においては詳細な説明は省略するが、聴覚刺激（Ａｕｄｉｔｏｒｙ）や、実行制御ネットワーク（ｅｘｅｃｕｔｉｖｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いてもよい。

【0076】

また、図９の各行は、何の判定を行うかを表しており、覚醒／睡眠（ｗａｋｅ／ｓｌｅｅｐ ｓｔａｔｅ）についての判定を行う場合が上段に、主にアルツハイマー病を想定して、病気の状態（ｄｉｓｅａｓｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）についての判定を行う場合が示されている。覚醒／睡眠（ｗａｋｅ／ｓｌｅｅｐ ｓｔａｔｅ）についての判定を行う場合、病気の状態（ｄｉｓｅａｓｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）についての判定を行う場合それぞれについて、より詳細な判定が行われる。例えば、覚醒／睡眠判定においては、睡眠状態（Ｗａｋｅ）、ノンレム睡眠状態（ＮＲＥＭ）、レム睡眠状態（ＲＥＭ）について判定が行われ、更にノンレム睡眠状態は、浅い睡眠状態から深い睡眠状態までＮ１睡眠状態、Ｎ２睡眠状態及びＮ３睡眠状態に分けられる。また、病気の状態を判定する場合、健常者老人（Ｎｏｒｍａｌ Ｅｌｄｅｒｌｙ）とアルツハイマー病（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｉｓｅａｓｅ）に分けられ、さらにアルツハイマー病は、ステージ１～３の３段階に分かれる。ステージ１は前臨床（ｐｒｅｃｌｉｎｉｃａｌ）段階であり、ステージ２は軽度認知障害（ｍｉｌｄ ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）段階であり、ステージ３はアルツハイマー型痴呆（Ａｌｚｈｅｉｍｅｒ’ｓ ｄｅｍｅｎｔｉａ）段階である。

【0077】

まず、心拍数変動（ＨＲＶ）を用いて覚醒／睡眠判定を行う場合について、低周波数領域（ＬＦ）のデータを用いる場合について説明する。図９の表からわかるように、低周波数領域（ＬＦ）において、Ｎ１睡眠状態の方が、覚醒状態よりも信号強度が大きい。また、Ｎ２睡眠状態の方が、覚醒状態よりも信号強度が大きい。また、Ｎ１睡眠状態及びＮ２睡眠状態の方が、Ｎ３睡眠状態よりも信号強度が大きい。また、レム睡眠状態の方が、Ｎ１睡眠状態、Ｎ２睡眠状態、Ｎ３睡眠状態よりも信号強度が大きい。従って、処理回路１５０は、解析機能１４１により、低周波数領域（ＬＦ）の心拍数変動（ＨＲＶ）に係るデータに基づいて、覚醒状態、Ｎ１睡眠状態、Ｎ２睡眠状態、Ｎ３睡眠状態、レム睡眠状態の判定を行うことができる。同様にして、処理回路１５０は、解析機能１４１により、高い周波数領域（ＨＦ）の心拍数変動（ＨＲＶ）に係るデータや、ＬＦ／ＨＦのデータに基づいて、覚醒状態、Ｎ１睡眠状態、Ｎ２睡眠状態、Ｎ３睡眠状態、レム睡眠状態の判定を行うことができる。かかる手続きの詳細は、例えば図４及び図５を用いてすでに説明している。

【0078】

次に、内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）を用いて覚醒／睡眠判定を行う場合について、ＤＭＮのデータを用いる場合について説明する。図９の表からわかるように、覚醒状態及びＲＥＭ状態ではＤＭＮは発現しない。また、Ｎ１睡眠状態では、覚醒状態より、ＤＭＮに係る信号強度は大きい。また、Ｎ２睡眠状態では、Ｎ１睡眠状態より、ＤＭＮに係る信号強度は大きい。また、Ｎ３睡眠状態では、Ｎ１睡眠状態及びＮ２睡眠状態より、ＤＭＮに係る信号強度は大きい。すなわち、ＤＭＮの信号強度は、覚醒状態から、Ｎ１睡眠状態、Ｎ２睡眠状態と睡眠が深くなるにつれて増加するが、さらに睡眠が深くなりＮ３睡眠状態になると信号強度は低下し、レム睡眠状態に至ると信号強度は消失する。従って、処理回路１５０は、解析機能１４１により、ＤＭＮの信号強度に基づいて、ノンレム睡眠の睡眠段階の判定を行うことができる。また、図９の最右列に示されているように、処理回路１５０は、解析機能１４１により、特定の領域のＤＭＮの信号強度に基づいて、睡眠段階の判定を行うことができる。

【0079】

なお、覚醒／睡眠判定を行うに当たっては、実施形態は、心拍数変動（ＨＲＶ）、内因性結合ネットワーク（ＩＣＮ）いずれか片方のみを用いて覚醒／睡眠判定を行うことも可能であるが、心拍数変動（ＨＲＶ）及び内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）の両方の情報を用いて総合的に覚醒／睡眠判定がなされるのが望ましい。

【0080】

続いて、心拍数変動（ＨＲＶ）を用いてアルツハイマー病の病気の状態の判定を行う場合について、低周波数領域（ＬＦ）のデータを用いる場合について説明する。図９の表からわかるように、低周波数領域（ＬＦ）において、ステージ１の疾患群の方が、健常者群よりも信号強度が大きい。また、ステージ２の疾患群の方が、ステージ１の疾患群と比較して信号強度が大きい。また、ステージ３の疾患群の方が、ステージ２の疾患群と比較して信号強度が大きい。従って、処理回路１５０は、解析機能１４１により、低周波数領域（ＬＦ）の心拍数変動（ＨＲＶ）に係るデータに基づいて、健常者群と疾患群とを分離することができ、また疾患群のうち、疾患がどのステージにあるかを判定することができる。同様にして、処理回路１５０は、解析機能１４１により、高い周波数領域（ＨＦ）の心拍数変動（ＨＲＶ）に係るデータや、ＬＦ／ＨＦのデータに基づいて、健常者群と疾患群とを分離することができ、また疾患群のうち、疾患がどのステージにあるかを判定することができる。

【0081】

次に、内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）を用いてアルツハイマー病の病気の状態の判定を行う場合について、ＤＭＮのデータを用いる場合について説明する。図９に示されているように、ステージ２の疾患群において、健常者やステージ１の疾患群と比較して、ＤＭＮに係る信号強度が、例えば楔前部、左海馬、前帯状皮質、直回等で低下することがしられている。従って、処理回路１５０は、解析機能１４１により、内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）に係るデータに基づいて、健常者群と疾患群とを分離することができ、また疾患群のうち、疾患がどのステージにあるかを判定することができる。

【0082】

なお、病気の状態の判定を行うに当たっては、同様に、実施形態は、心拍数変動（ＨＲＶ）、内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）いずれか片方のみを用いて覚醒／睡眠判定を行うことも可能であるが、たとえば、ＩＣＮの変化のみを評価対象とした場合、疾患特異的な変化なのか、覚醒状態に依存した変化なのかの判定が難しい場合もあるため、心拍数変動（ＨＲＶ）及び内因性結合ネットワーク（ＩＣＮ）の両方の情報を用いて総合的に覚醒／睡眠判定がなされることがより望ましい。

【0083】

（ステップＳ１６０の処理の詳細）
続いて、ステップＳ１６０の処理について、図１０を用いてより具体的に説明する。図１０は、かかるフローチャートであり、図３のステップＳ１６０の処理の手順についてより詳細に説明したフローチャートである。

【0084】

はじめに、ステップＳ１６１において、処理回路１５０は、解析機能１４１により、覚醒状態のデータと睡眠状態のデータを分離し、睡眠状態のデータが、疾患群のデータと誤って認識されるのを防止する。例えば、処理回路１５０は、解析機能１４１により、第１の生理学的情報に基づいて、例えばステップＳ１１０及びステップＳ１３０等で説明した心拍変動（ＨＲＶ：Heart Rate Variability）解析を実行し、レトロスぺクティブに被検体の覚醒状態等について評価を行う。また、別の例として、処理回路１５０は、処理回路１５０は、解析機能１４１により、心拍変動（ＨＲＶ）解析と内因性結合ネットワーク（ＩＣＮ）に係る情報に係る解析との両方の解析を行って、被検体の覚醒状態等についての評価を行い、覚醒状態のデータと睡眠状態のデータを分離する。

【0085】

この結果を基に、処理回路１５０は、解析機能１４１により、シーケンス制御回路１２０が収集した第２の生理学的情報から、被検体が覚醒状態における第２の生理学的情報を抽出する。

【0086】

続いて、ステップＳ１６２において、処理回路１５０は、解析機能１４１により、覚醒状態のデータを、心拍変動解析（ＨＲＶ）及び内因性結合ネットワーク（ＩＣＮ）の観点から解析する。一例として、処理回路１５０は、解析機能１４１により、同一計測時間における心拍変動（ＨＲＶ）解析の結果とＢＯＬＤ信号との関係性を、相互相関解析や回帰分析等の手法により比較する。

【0087】

図１１及び図１２に、かかる解析の例が示されている。図１１及び図１２は、実施形態に係る磁気共鳴イメージング装置に係る処理について説明した図である。

【0088】

図１１において、グラフ1aは、処理回路１５０が推定機能１４０によりステップＳ１００で第１の生理学的情報として生成した、心拍数の時系列データの一例を表す。すなわち、グラフ1aに関して、図１１の横軸は時刻であり、縦軸は心拍数である。また、グラフ１ｂは、ステップＳ１５５において処理回路１５０が生成機能１３６により第２の生理学的情報として生成した、ＢＯＬＤ信号の信号強度の一例を示す。すなわち、グラフ1ｂに関して、図１１の横軸は時刻であり、縦軸はBOLD信号の強度である。

【0089】

また、タイムウィンドウ4a及び4bは、一つのタイムウィンドウにおいて解析対象となる時間の幅を示している。すなわち、ある一つのタイムウィンドウにおいては、例えばタイムウィンドウ４ａで示されている範囲のグラフ１ａ及びグラフ１ｂのデータが、解析の対象となる。また、別のタイムウィンドウにおいては、例えばタイムウィンドウ４ｂで示されている範囲のグラフ１ａ及びグラフ１ｂのデータが、解析の対象となる。処理回路１５０は、解析機能１４１により、各タイムウィンドウごとに第１の生理学的情報に係るグラフ１ａと第２の生理学的情報に係るグラフ１ｂについて解析を行い、少しずつタイムウィンドウをずらしながら、タイムウィンドウの位置の関数として、第１の生理学的情報に関する指標値及び第２の生理学的情報に関する指標値を算出する。

【0090】

図１２において、グラフ２ａは、算出された、第１の生理学的情報に関する指標値を、タイムウィンドウの位置の関数として示したものである。すなわち、グラフ２ａに関して、図１２の横軸はタイムウィンドウの位置であり、縦軸は第１の生理学的情報に関する指標値である。ここで、第１の生理学的情報に関する指標値は、例えば以下の式（１）で与えられるＲＭＳＳＤ（Root Mean Square of Successive Differ）である。

【0091】

【数1】

【0092】

ここで、ＲＲ_ｉはｉ番目のＲＲ間隔であり、Ｎはタイムウィンドウに含まれるサンプル点の数である。この式からわかるように、ＲＭＳＳＤは、心拍数の分散を表す指標である。

【0093】

また、図１２において、グラフ２ｂは、算出された、第２の生理学的情報に関する指標値を、タイムウィンドウの位置の関数として示したものである。すなわち、グラフ２ｂに関して、図１２の横軸はタイムウィンドウの位置であり、縦軸は第２の生理学的情報に関する指標値である。ここで、第２の生理学的情報に関する指標値は、例えば異なる自発性脳活動ネットワークの結合度を表す指標値であって、例えばFisherのｚ変換後の単位で表される指標値である。処理回路１５０は、生成機能１３６により、第２の生理学的情報に関する指標値を、例えば所定の異なる領域間で、ＢＬＯＤ信号の信号値の相関をとることにより算出する。

【0094】

処理回路１５０は、これらの解析結果、例えば、心拍変動解析の結果とＢＯＬＤ信号との比較結果、抽出された被検体が覚醒状態における第２の生理学的情報のデータ等を、記憶装置１３２に送信し、解析結果をデータベースとして登録する。

【0095】

続いて、処理回路１５０は、解析機能１４１により、更に解析を行う。例えば、上述したように、処理回路１５０は、解析機能１４１により、第１の生理学的情報及び第２の生理学的情報に基づいて、被検体がアルツハイマー病等の疾患を有している可能性に関する情報を生成する。

【0096】

例えば、第１の生理学的情報に基づいた解析により被検体が覚醒状態にあると考えられるが、第２の生理学的情報に基づいた解析により自発的脳活動ネットワークの結合度が閾値を下回る場合、処理回路１５０は、解析機能１４１により、被検体がアルツハイマー病等の疾患を有している可能性が高い旨の情報を生成する。このことにより、診断の精度を向上させることができる。

【0097】

続いて、ステップＳ１６３において、処理回路１５０は、解析機能１４１により、ステップＳ１６１で睡眠状態のデータであると判定されたデータを基に、心拍変動解析（ＨＲＶ）及び内因性脳活動結合ネットワーク（ＩＣＮ）の観点から解析する。なお、本ステップの適用は任意であり、必要に応じて本ステップの適用は省略されてもよい。

【0098】

続いて、ステップＳ１６４において、ステップＳ１６２及びステップＳ１６３で行われた解析に基づいて、処理回路１５０は、健常者群と疾患群とを分離する。すなわち、処理回路１５０は、解析機能１４１により、得られたデータが、健常者群に含まれるデータか、疾患群に含まれるデータであるかを判定する。これにより、診断に有用な知見を得ることが可能となる。

【0099】

（その他の実施形態）
実施形態は、上述の例に限られない。

【0100】

上述の例では、処理回路１５０が、プロスぺクティブに覚醒状態をモニタリングしつつ測定環境の制御を行いながら、診断のための覚醒状態の解析についてはレトロスぺクティブに行う場合について説明したが、実施形態はこれに限られない。処理回路１５０がプロスぺクティブに覚醒状態を評価し、その結果を基にレトロスぺクティブな評価を行うことなく解析を行っても良いし、またプロスぺクティブな覚醒状態のモニタリングによる測定環境の制御を行わなくても良い。

【0101】

実施形態では、ステップＳ１５５において処理回路１５０が解析機能１４１により生成する第２の生理学的情報の例として、ＤＭＮ(Default Mode Network)について調べる場合について説明した。実施形態はこれに限られず、第２の生理学的情報の例としては、その他のネットワークに対応する異なる領域間の結合後を示す情報であってもよい。例えば、当該その他のネットワークがＷＭＮ（Working Memory Network）である場合に、第２の生理学的情報は、例えば外側前頭前野（Lateral Prefrontal Cortex）や後部頭頂葉（Posterior Parietal Cortex: PPC）の結合度を表す情報となる。すなわち、処理回路１５０は、解析機能１４１により、ステップＳ１５５で生成された磁気共鳴イメージング信号であるＢＯＬＤ信号に基づいて、外側前頭前野や後部頭頂葉等の領域間の結合度を表す情報を、第２の生理的情報として生成する。また、例えば、当該その他のネットワークがDAN(Dorsal Attentional Network)である場合に、第２の生理学的情報は、例えば前頭眼野（Frontal Eye Field: FEF）や上部頭頂葉(Superior Parietal Lobe: SPL)の結合度を表す情報となる。すなわち、処理回路１５０は、解析機能１４１により、ステップＳ１５５で生成された磁気共鳴イメージング信号であるＢＯＬＤ信号に基づいて、前頭眼野や上部頭頂葉等の領域間の結合度を表す情報を、第２の生理的情報として生成する。

【0102】

（プログラム）
また、上述した実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用コンピューターが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した実施形態の磁気共鳴イメージング装置１００による効果と同様の効果を得ることも可能である。上述した実施形態で記述された指示は、コンピューターに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－ＲＷ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピューター又は組み込みシステムが読み取り可能な記憶媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピューターは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の磁気共鳴イメージング装置１００と同様の動作を実現することができる。また、コンピューターがプログラムを取得する場合又は読み込む場合は、ネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。

【0103】

また、記憶媒体からコンピューターや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピューター上で稼働しているＯＳ（Operating System）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（Middleware）等が、上述した実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。更に、記憶媒体は、コンピューターあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮ（Local Area Network）やインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶又は一時記憶した記憶媒体も含まれる。また、記憶媒体は１つに限られず、複数の媒体から、上述した実施形態における処理が実行される場合も、実施形態における記憶媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

【0104】

なお、実施形態におけるコンピューター又は組み込みシステムは、記憶媒体に記憶されたプログラムに基づき、上述した実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。また、実施形態におけるコンピューターとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

【0105】

以上述べた少なくとも一つの実施形態の磁気共鳴イメージング装置によれば、データ収集の信頼性・再現性を向上させることができる。

【0106】

本発明の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、変更を行うことができる。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、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。

【符号の説明】

【0107】

１２０ シーケンス制御回路
１５０ 処理回路
１３３ 制御機能
１３６ 生成機能
１４０ 推定機能
１４１ 解析機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】