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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-08-14
(54)【発明の名称】アンチノイズを生成する磁気共鳴イメージングシステム
(51)【国際特許分類】
A61B 5/055 20060101AFI20240806BHJP
【ＦＩ】
A61B5/055 320
A61B5/055 370
A61B5/055 311
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024504513
(86)(22)【出願日】2022-07-15
(85)【翻訳文提出日】2024-02-09
(86)【国際出願番号】 EP2022069927
(87)【国際公開番号】W WO2023006456
(87)【国際公開日】2023-02-02
(31)【優先権主張番号】21187716.2
(32)【優先日】2021-07-26
(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP
(81)【指定国・地域】
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＪＡＶＡ
２．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】590000248
【氏名又は名称】コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ
【氏名又は名称原語表記】Ｋｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ．
【住所又は居所原語表記】Ｈｉｇｈ Ｔｅｃｈ Ｃａｍｐｕｓ ５２， ５６５６ ＡＧ Ｅｉｎｄｈｏｖｅｎ，Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ
(74)【代理人】
【識別番号】110001690
【氏名又は名称】弁理士法人Ｍ＆Ｓパートナーズ
(72)【発明者】
【氏名】ジャヤパラン マニヴァナン
【テーマコード（参考）】
4C096
【Ｆターム（参考）】
4C096AB47
4C096AD07
4C096AD19
4C096BB02
4C096CA66
4C096FC20
(57)【要約】
本明細書において、プロセッサ１３０によって制御される磁気共鳴イメージングシステム１００が開示される。機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、勾配コイルパルスコマンドの選択入力を受け取り、選択されたコマンドと、さらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、訓練される機械学習システム１２２に提供し、磁気共鳴イメージングシステム内の対象者１１８の耳で経験されるノイズを補償するために音響トランスデューサ１２４、１２９によって生成されるべきアンチノイズに関する情報を機械学習システム情報から受け取る。機械実行可能命令により、さらに、プロセッサは、イメージングｋ空間データを取得するためにパルスシーケンスコマンドと勾配コイルパルスコマンドのセットとを用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御し、それと同期して、訓練済み機械学習システムによって出力される情報を使用してアンチノイズを生成するために音響トランスデューサを動作させる。
【特許請求の範囲】
【請求項1】
画像化されるべき対象者を受け入れるためのボアを含む第１の磁気共鳴イメージングシステムにおいてアンチノイズを生成する方法であって、前記第１の磁気共鳴イメージングシステムが、前記ボアに画定されたイメージングゾーンからイメージングｋ空間データを取得するために構成され、前記第１の磁気共鳴イメージングシステムが、前記イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するための磁場勾配コイルシステムと、磁気共鳴イメージングプロトコルに従って前記イメージングｋ空間データを取得するように前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するためのパルスシーケンスコマンドを含むメモリとを含み、前記メモリが、前記イメージングｋ空間データの前記取得中前記磁場勾配コイルシステムを制御するための勾配コイルパルスコマンドをさらに含み、前記方法が、
前記勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取るステップと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドと、前記対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、訓練済み機械学習システムに提供するステップと、
前記提供するステップに応じて、前記機械学習システムから、対象者の耳で経験され、前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた前記磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、前記少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取るステップであって、前記機械学習モデルが、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としての前記ノイズとを使用して訓練される、受け取るステップと、
前記イメージングｋ空間データを取得するために前記パルスシーケンスコマンドと前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するステップと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドを用いた前記磁場勾配コイルシステムの前記制御と同期された前記訓練済み機械学習システムによって出力される前記情報を使用してアンチノイズを生成するために前記音響トランスデューサを動作させるステップと
を有する、方法。
【請求項2】
前記少なくとも１つのさらなるパラメータが、前記第１の磁気共鳴イメージングシステムの静的主磁場の磁場強度Ｂ０を定義するパラメータと、
磁場勾配の概要構成を定義する１つ又は複数のパラメータと、
ｋ空間データを取得するために使用される前記メモリ内のスキャンコマンドを示す１つ又は複数のパラメータと、
前記ボアに対する対象者の相対的な向きを示す１つ又は複数のパラメータと
前記対象者の身体的形状を定義する１つ又は複数のパラメータと
を含む群からの少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記少なくとも１つのさらなるパラメータが、前記群からの前記パラメータのすべてを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項4】
前記方法が、前記磁気共鳴イメージングシステムの入力デバイスを介して前記少なくとも１つのさらなるパラメータを受け取るステップを有する、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項5】
前記音響トランスデューサが、前記第１の磁気共鳴イメージングシステムの前記ボアの内部のラウドスピーカ、前記対象者が着用するイヤホン、前記対象者が着用するヘッドセット、及び前記対象者が着用するヘッドホンのいずれかを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項6】
ａ）勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、訓練対象者の耳で経験され、前記勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、前記訓練値の前記制約下でのノイズを有する前記訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データセットを受け取るステップと、ｂ）前記勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての前記訓練値と、出力としての前記ノイズとを使用して機械学習モデルを訓練するステップであって、前記訓練が、前記訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練するステップと
を有する訓練される機械学習システムを用意するステップをさらに有する、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項7】
前記訓練値が関連する前記パラメータが、前記訓練磁気共鳴イメージングシステムの前記静的主磁場の前記磁場強度Ｂ０を定義するパラメータと、
前記訓練磁気共鳴イメージングシステムの前記磁場勾配の概要構成を定義する１つ又は複数のパラメータと
前記ｋ空間データを取得するために使用される前記メモリ内のスキャンコマンドを示す１つ又は複数のパラメータと、
前記ボアに対する前記訓練対象者の相対的な向きを示す１つ又は複数のパラメータと
前記訓練対象者の身体的形状を定義する１つ又は複数のパラメータと
を含む群からの少なくとも１つのパラメータを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記訓練磁気共鳴イメージングシステムが、シミュレートされた磁気共鳴イメージングシステムであって、前記ノイズが、シミュレートされた前記磁気共鳴イメージングシステムのシミュレートされたノイズであること、前記訓練磁気共鳴システムが、前記第１の磁気共鳴システムに対応すること、
前記訓練磁気共鳴イメージングシステムが、第２の磁気共鳴イメージングシステムであって、前記ノイズが、前記第２の磁気共鳴イメージングシステムの測定されたノイズであること
のいずれかである、請求項６又は７に記載の方法。
【請求項9】
画像化されるべき対象者を受け入れるための磁気共鳴イメージングシステムのボア内のイメージングゾーンからイメージングｋ空間データを取得するための当該磁気共鳴イメージングシステムであって、前記磁気共鳴イメージングシステムが、前記イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するための磁場勾配コイルシステムと、
磁気共鳴イメージングプロトコルに従って前記イメージングｋ空間データを取得するように前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するためのパルスシーケンスコマンドを含むメモリであって、前記メモリが、前記イメージングｋ空間データの前記取得中前記磁場勾配コイルシステムを制御するための勾配コイルパルスコマンドをさらに含み、前記メモリが機械実行可能命令を含む、当該メモリと、
アンチノイズを出力するための少なくとも１つの音響トランスデューサと、
前記磁気共鳴イメージングシステムを制御するためのプロセッサであって、前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサが、
前記勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取ることと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドと、前記対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、訓練される機械学習システムに提供することであって、前記機械学習モデルが、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としての前記ノイズとを使用して訓練される、提供することと、
前記提供することに応じて、前記機械学習システムから、対象者の耳で経験され、前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた前記磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、前記少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取ることと、
前記イメージングｋ空間データを取得するために前記パルスシーケンスコマンドと前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御することと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドを用いた前記磁場勾配コイルシステムの前記制御と同期された前記訓練済み機械学習システムによって出力される前記情報を使用してアンチノイズを生成するために前記音響トランスデューサを動作させることと
を行うように前記磁気共鳴イメージングシステムを制御する、プロセッサと
を含む、磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項10】
前記少なくとも１つの値の少なくとも１つの値が、準備スキャンコマンドを指す、請求項９に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項11】
前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサが、前記イメージングｋ空間データから磁気共鳴イメージングデータを再構築する、請求項９又は１０に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項12】
前記訓練済み機械学習システムが、前記磁気共鳴イメージングシステムの一部であるニューラルネットワークによって実現される、請求項９から１１のいずれかに一項に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項13】
前記磁気共鳴イメージングシステムが、前記訓練済み機械学習システムを実現するニューラルネットワークに結合される、請求項９から１１のいずれかに一項に記載の磁気共鳴イメージングシステム。
【請求項14】
機械実行可能命令を格納するメモリと、医療システムを制御するためのプロセッサとを含む、当該医療システムであって、
前記機械実行可能命令の実行により、前記プロセッサが、前記磁気共鳴イメージングシステムのための選択された勾配コイルパルスコマンドの入力に応じて前記磁気共鳴イメージングシステムの音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報と、前記磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者によって経験されるノイズを有する前記訓練対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを前記磁気共鳴イメージングシステムに出力するように訓練された訓練済み機械学習モジュールを提供するように前記医療システムを制御し、
前記訓練済み機械学習モジュールを前記提供することが、
機械学習モデルを用意することと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、前記訓練対象者により経験され、前記勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する前記訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する前記訓練値との組合せを含む訓練データを提供することと、
前記勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての前記訓練値と、出力としての前記ノイズとを使用して前記機械学習モデルを訓練することであって、前記訓練が、前記訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練することと
を含む、
医療システム。
【請求項15】
イメージングゾーンからイメージングｋ空間データを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するための機械実行可能命令を含むコンピュータプログラムであって、前記磁気共鳴イメージングシステムが、前記イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するための磁場勾配コイルシステムと、磁気共鳴イメージングプロトコルに従って前記イメージングｋ空間データを取得するように前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するためのパルスシーケンスコマンドを含むメモリであって、前記メモリが、前記イメージングｋ空間データの前記取得中前記磁場勾配コイルシステムを制御するための勾配コイルパルスコマンドをさらに含む、メモリとを含み、前記機械実行可能命令の実行により、プロセッサが、
前記勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取ることと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドと、前記対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、機械学習システムに提供することと、
前記提供することに応じて、前記機械学習システムから、対象者の耳で経験され、前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた前記磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、前記少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取ることであって、前記機械学習モデルが、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としての前記ノイズとを使用して訓練される、受け取ることと、
前記イメージングｋ空間データを取得するための前記パルスシーケンスコマンドと前記勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて前記第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御することと、
選択された前記勾配コイルパルスコマンドを用いた前記磁場勾配コイルシステムの前記制御と同期された前記訓練済み機械学習システムによって出力される前記情報を使用してアンチノイズを生成するために前記音響トランスデューサを動作させることと
を行うように前記磁気共鳴イメージングシステムを制御する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、磁気共鳴イメージングに関し、特に、磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じ、磁気共鳴イメージングシステム内にいる対象者の耳で経験されるノイズを補償するために、音響トランスデューサによってアンチノイズを生成する磁気共鳴イメージングシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
対象者の身体内の画像を作り出すための手順の一部として原子の核スピンを整列させるために、大きい静磁場が磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）スキャナによって使用される。この大きい静磁場は、Ｂ０場又は主磁場と呼ばれる。空間エンコーディングでは、磁場勾配コイルシステムが、時間依存勾配磁場をＢ０場に重ね合わせるために使用される。勾配磁場は、磁場勾配コイルに電流を供給することによって生成される。電流の変化は、一般に、磁気共鳴イメージング検査中に大音量の反復可聴ノイズをもたらす。
【0003】
ＤＥ １０ ２０１３ ２１９ ３０９ Ａ１から、磁気共鳴イメージングシステムにおけるそのようなノイズを抑制する方法が知られている。アンチノイズ信号は、磁気共鳴イメージングシステムのボア内にいる対象者のために再生されて、例えば、患者が着用しているヘッドホンを使用して制御される。すなわち、例えばオーディオフォーマットでメモリに格納されている事前決定されたアンチノイズパターンが使用される。アンチノイズは、反転された実ノイズ（ｒｅａｌ ｎｏｉｓｅ）を表すように意図される。パターンは、磁気共鳴イメージングシステムの磁場勾配コイルに電流を供給するために使用されるシーケンスに依存して、ボア内の実ノイズの事前測定の結果として得られ、最も近い適切なパターンが、後で、そのようなシーケンスの選択と併せて選択される。
【発明の概要】
【0004】
本発明は、独立請求項において、第１の磁気共鳴イメージングシステムにおいてアンチノイズを生成する方法、磁気共鳴イメージングシステム、及びコンピュータプログラムを提供する。実施形態は、従属請求項において提供される。
【0005】
磁気共鳴イメージングスキャン中に、勾配コイルシステムによって生成される大きいノイズが、対象者を驚かせて、対象者の動きを引き起こすことがある。これは、結果として得られる磁気共鳴画像にアーチファクト及びぼけをもたらす。その上、対象者は、この大きいノイズと、スキャン中に着用していた耳栓又は消音器のために、不快に感じる。これの低減又は排除を支援するために、実施形態は、磁気共鳴イメージングシステムの動作に由来し、磁気共鳴イメージングシステム内にいる対象者の耳で経験されるノイズを補償するために、アンチノイズを音響トランスデューサで生成するシステムを提供する。しかしながら、それは容易なタスクではない。ノイズを、（磁気共鳴イメージングシステムの領域の外で行われるとき）オンザフライで測定し、次いで直接反転し、反転したノイズを補償目的のためにアンチノイズとして使用することができない。磁気共鳴イメージングシステムのノイズパターンは、あまりに複雑であり、ノイズは、そのような手順にとってはあまりに速く変化している。ノイズをランタイム感知し、それを処理して反転させ、それを実際のノイズと同期して再生することは困難である。磁気共鳴イメージングシステム内にいる対象者の耳のところで発生し経験される実ノイズは、さらに、システムハードウェア条件及び勾配取付具などのような勾配を超える多くの要因に依存するので、信頼性の高いやり方で単純な手段で容易に予測することができない。
【0006】
実施形態は、２つの手法を使用することによって信頼性の高い予測を提供する。第１に、勾配コイルパルスコマンドへのノイズの唯一の依存性に依拠するだけでなく、むしろ、勾配コイルパルスコマンドと、対象者のイメージングを記述する少なくとも１つのさらなるパラメータとの両方を参照する。第２に、訓練済み機械学習システムが、ノイズを予測するために、すなわち、どのアンチノイズを使用すべきかに関する情報を提供するために使用される。
【0007】
１つの態様では、本発明は、画像化されるべき対象者を受け入れるためのボアを含む第１の磁気共鳴イメージングシステムにおいてアンチノイズを生成する方法を提供し、第１の磁気共鳴イメージングシステムが、ボアに画定されたイメージングゾーンからのイメージングｋ空間データを取得するように構成され、第１の磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するように構成された磁場勾配コイルシステムと、磁気共鳴イメージングプロトコルに従ってイメージングｋ空間データを取得するように第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するように構成されたパルスシーケンスコマンドを含むメモリであって、イメージングｋ空間データの取得中磁場勾配コイルシステムを制御するように構成された勾配コイルパルスコマンドをさらに含む、メモリとを含む。この方法は、勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取るステップと、選択された勾配コイルパルスコマンドと、対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、訓練される機械学習システムに提供するステップとを有する。この提供するステップに応じて、この方法は、機械学習システムから、対象者の耳で経験され、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取るステップを有する。この方法は、イメージングｋ空間データを取得するためにパルスシーケンスコマンドと勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するステップと、選択された勾配コイルパルスコマンドを用いた磁場勾配コイルシステムの制御と同期された訓練済み機械学習システムによって出力される情報を使用してアンチノイズを生成するために音響トランスデューサを動作させるステップとをさらに有する。
【0008】
一実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、第１の磁気共鳴イメージングシステムの静的主磁場の磁場強度Ｂ０を定義する１つ又は複数のパラメータを含む。ノイズは、磁場勾配コイルシステムの制御が行われるとき引き起こされるが、ノイズの強度、ピッチ、及びパターンは、基本静磁場Ｂ０に程度の差はあるが強い依存性を有する。関連するパラメータ値は、一般に、磁気共鳴イメージングシステム自体に関する情報としてメモリに格納される。訓練される機械学習システムの訓練は、すべて異なる場強度Ｂ０、又は少なくとも部分的にのみ異なる場強度Ｂ０を有する磁気共鳴イメージングシステムを用いて行われているので、それぞれの情報を使用すると、ノイズをより正確に予測するのを支援する。
【0009】
一実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、磁場勾配の概要構成を定義する１つ又は複数のパラメータを含む。これは、最大振幅（電圧）と、最大スルーレート（勾配がオン及びオフにされる速度、すなわち、例えばミリテスラ／秒で測定される最大勾配強度／立上り時間）と、Ｇｒｍｓ、すなわち、アンペア単位で測定された磁場勾配コイルシステムに送られる勾配電流二乗平均平方根とに関連する。これらの値は、勾配コイルパルスコマンドと直接関連せず、したがって、実ノイズをよりよく予測することができるようにそれらを参照することは有益である。関連するパラメータ値は、一般に、磁気共鳴イメージングシステム自体に関する情報としてメモリに格納される。
【0010】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、ｋ空間データを取得するために使用されるメモリ内のスキャンコマンドを示す１つ又は複数のパラメータを含む。これらのスキャンコマンドは、エコー時間ＴＥと、繰り返し時間ＴＲとに関連し、両方とも、例えば、６４ピクセルデータパッケージに関して測定される。スキャンコマンドは、その上に、例えば、Ｘｒｅｓ及びＹｒｅｓによって示される解像度と、例えば、読み出し帯域幅ＲＢＷによって示される画像品質と、スライス厚さと、ＮＳＡ（平均サンプリング数）と、ＦＯＶ（視野）とに関連する。これらのパラメータのすべては、磁気共鳴イメージングシステムの動作の特性の指標としてよく知られており、それらの各々は、生成されるノイズに影響を及ぼす。関連するパラメータ値は、例えば所与のスキャンに対するオペレータのそれぞれの入力の結果としてメモリに格納される。そのような入力は、一般にメモリに格納される多数のオプションから選択することにある。
【0011】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、ボアに対する対象者の相対的な向きを示す１つ又は複数のパラメータを含む。そのような表示は、磁気共鳴イメージングシステムのボア内の対象者（患者）の解剖学的部分を参照することによって行われる。例えば、一般にメモリに格納される多数のオプション、例えば、「頭部」、「首」、「胸部」、「腹部」、「骨盤」、「足」、「四肢」などが存在し、パラメータは、オペレータ（又は対象者の解剖学的部分を自動的に検出するシステム）の入力によって選択されたオプションに関する数値（例えば、１～７）によって示される。ボアに対する対象者の相対的な向きは、対象者がどれくらい深く差し込まれているかの深さなどの測定パラメータによっても示される。この実施形態は、ボア内で生成されるノイズが、磁気共鳴イメージングシステム自体だけでなく、対象者がボア内でどのように配置されているかにも依存するという知見に基づく。
【0012】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、対象者の身体的形状を示す又は定義する１つ又は複数にパラメータを含む。これは、対象者の性別、身長、及び／又は体重の表示である。性別に関するパラメータは、オペレータ（又は対象者を自動的に検出するシステム）の入力によって選択されたメモリ内のオプションからのオプションに関する数値（例えば、１若しくは２、又は１、２、３若しくは１、２、３、４）によって示される。対象者の身長及び／又は体重に関するパラメータは、オペレータ（又は対象者を自動的に検出するシステム）の入力によって、整数又は実数値として示される。この実施形態は、ボア内で生成されるノイズが、磁気共鳴イメージングシステム自体だけでなく、別の対象者と比較したときの対象者にも依存するという知見に基づく。
【0013】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、上述で挙げたパラメータからのパラメータのすべてを含む。したがって、ノイズに影響があるそれらのパラメータのすべてが考慮され、訓練される機械学習システムのために、及び訓練される機械学習システムによって使用される。訓練される機械学習システムは、特定の種類の磁気共鳴イメージングシステムを対象としており、したがって、上述で挙げられたそれらのパラメータの一部は省略されることに留意されたい。例えば、第１の磁気共鳴イメージングシステムの静的主磁場の磁場強度Ｂ０が、訓練において常に同じであり、後の使用の際同じである場合、それぞれの情報は、必ずしも必要とされない。他方、機械学習システムは、異なるボア長さ又は高さを含む特定の種類の磁気共鳴イメージングシステムを対象としており、したがって、これらのパラメータはまた、訓練の際に使用され、後に訓練済み機械学習システムで使用される。
【0014】
別の実施形態によれば、少なくとも１つのさらなるパラメータは、磁気共鳴イメージングシステムの入力デバイスを介して受け取られる。したがって、ノイズは、例えばユーザ入力に依存するものとして正しく扱われている。代替として、入力は、例えば、医療情報システム、又はＭＲＩシステムに結合された別のシステムから入力を受け取る自動化されたやり方であってもよい。そのようなシステムの別の例は、医療行為の日々の業務を扱う健康管理ソフトウェアのカテゴリである医療行為管理ソフトウェア（ＰＭＳ）である。
【0015】
別の実施形態によれば、音響トランスデューサは、第１の磁気共鳴イメージングシステムのボアの内部のラウドスピーカ、対象者が着用するイヤホン、対象者が着用するヘッドセット、及び対象者が着用するヘッドホンのうちのいずれかを含む。これらのオプションの各々は、対象者の耳に対するアンチノイズの良好な配置を提供することを可能にする。
【0016】
別の実施形態では、この方法は、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、訓練対象者の耳で経験され、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データセットを受け取ることによって、訓練済み機械学習システムを用意するステップと、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、訓練値と、入力としてのノイズとを使用して機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練が訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練するステップとを有する。したがって、この方法は、事前決定された訓練済み機械学習システムに依拠せず、訓練自体を含む。
【0017】
別の実施形態によれば、訓練値は、上述で論じたそれらのパラメータのうちの１つ又は複数に関連し、これらの同じパラメータに対して、他の値が、訓練される機械学習システムへの入力として後で使用される。出力を得ることを意図した後の入力のパラメータと同じパラメータを訓練で使用することは、一般に有利であり、より高い正確度をもたらす。
【0018】
別の実施形態によれば、訓練磁気共鳴イメージングシステムは、シミュレートされた磁気共鳴イメージングシステムであり、ノイズは、シミュレートされた磁気共鳴イメージングシステムのシミュレートされたノイズである。ここで、シミュレーションツールの使用は、経済であり、同時に、十分に正確であることを証明することができる。
【0019】
別の実施形態によれば、訓練磁気共鳴システムは、第１の磁気共鳴システムに対応する。したがって、訓練される機械学習システムは、第１の磁気共鳴システムの通常の使用の際に訓練され、それは、経済的であり、ますます洗練された正確な機械学習システムをもたらす。
【0020】
別の実施形態によれば、訓練磁気共鳴イメージングシステムは、第２の磁気共鳴イメージングシステムであり、ノイズは、第２の磁気共鳴イメージングシステムの測定されたノイズである。機械学習システムの訓練と使用をこのように分離することは、アーチファクトを排除するのを支援し、実用の観点で効果的であり、主に最も経済的である。
【0021】
別の態様では、本発明は、画像化されるべき対象者を受け入れるための磁気共鳴イメージングシステムのボア内のイメージングゾーンからイメージングｋ空間データを取得するように構成された磁気共鳴イメージングシステムを提供し、磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するように構成された磁場勾配コイルシステムを含む。磁気共鳴イメージングシステムは、磁気共鳴イメージングプロトコルに従ってイメージングｋ空間データを取得するように第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するように構成されたパルスシーケンスコマンドを含むメモリを含む。メモリは、イメージングｋ空間データの取得中磁場勾配コイルシステムを制御するように構成された勾配コイルパルスコマンドをさらに含む。メモリは、依然として、機械実行可能命令をさらに含む。磁気共鳴イメージングシステムは、アンチノイズを出力するように構成された少なくとも１つの音響トランスデューサと、磁気共鳴イメージングシステムを制御するように構成されたプロセッサとをさらに含む、機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取る。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、選択された勾配コイルパルスコマンドと、対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、プロセッサの外部にある訓練済み機械学習システムに提供する。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、（提供することに応じて）、機械学習システムから、対象者の耳で経験され、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取る。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、イメージングｋ空間データを取得するためにパルスシーケンスコマンドと勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御する。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、選択された勾配コイルパルスコマンドを用いた磁場勾配コイルシステムの制御と同期された訓練済み機械学習システムによって出力される情報を使用してアンチノイズを生成するために音響トランスデューサを動作させる。
【0022】
別の実施形態によれば、少なくとも１つの値の少なくとも１つの値は、準備スキャンコマンドを指す。これらは、ノイズに重要な影響を与える。
【0023】
別の実施形態によれば、機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、イメージングｋ空間データから磁気共鳴イメージングデータを再構築する。したがって、このタスクは、内部的なままである。
【0024】
別の実施形態によれば、訓練済み機械学習システムは、磁気共鳴イメージングシステムの一部であるニューラルネットワークによって実現され、このとき、訓練済み機械学習システムは、最も容易に利用可能であり、手近にある。
【0025】
別の実施形態によれば、磁気共鳴イメージングシステムは、磁気共鳴イメージングシステムの外部にある訓練済み機械学習システムを実現したニューラルネットワークに結合されるように構成される。このとき、訓練済み機械学習システムは、多数の磁気共鳴イメージングシステムによって使用可能であり、外部の訓練データセットを用いてより容易にさらに訓練される。
【0026】
別の態様では、本発明は医療システムを提供し、医療システムは、
機械実行可能命令を格納するメモリと、
医療システムを制御するように構成されたプロセッサとを含み、機械実行可能命令の実行により、プロセッサが、前記磁気共鳴イメージングシステムのための選択された勾配コイルパルスコマンドの入力に応じて磁気共鳴イメージングシステムの音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報と、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で経験されるノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを磁気共鳴イメージングシステムに出力するように訓練された訓練済み機械学習モジュールを用意するように医療システムを制御し、訓練済み機械学習モジュールを用意することが、
機械学習モデルを用意することと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で又はさもなければ訓練対象者によって経験され、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データを提供することと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としてのノイズとを使用して機械学習モデルを訓練することであって、訓練が訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練することと
を含む。
機械実行可能命令を格納するメモリと、
医療システムを制御するように構成されたプロセッサとを含み、機械実行可能命令の実行により、プロセッサが、前記磁気共鳴イメージングシステムのための選択された勾配コイルパルスコマンドの入力に応じて磁気共鳴イメージングシステムの音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報と、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で経験されるノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを磁気共鳴イメージングシステムに出力するように訓練された訓練済み機械学習モジュールを用意するように医療システムを制御し、訓練済み機械学習モジュールを用意することが、
機械学習モデルを用意することと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で又はさもなければ訓練対象者によって経験され、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データを提供することと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としてのノイズとを使用して機械学習モデルを訓練することであって、訓練が訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練することと
を含む。
【0027】
訓練対象者は、生きている対象者であってもよく、又は水コンテナなどのダミー器具であってもよい。
【0028】
そのような医療システムによって、他の態様による磁気共鳴イメージングシステムで使用される訓練済み機械学習モデルが、適切に得られる。医療システムもやはり、ここでは、磁気共鳴イメージングシステムであり、トランスデューサは、ここでは、マイクロホンの機能を有する。具体的には、医療システムは、それ自体、機械学習モデルの訓練で使用される訓練データを提供する。
【0029】
訓練済み機械学習システムを使用することは、選択された勾配コイルパルスコマンドと、対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、訓練済み機械学習システムに提供することと、提供することに応じて、機械学習システムから、対象者の耳で経験され、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取ることとを含む。
【0030】
別の態様では、磁気共鳴イメージングシステムで使用するための訓練済み機械学習モデルを得る方法が提供され、訓練済み機械学習モジュールを得るステップが、
機械学習モデルを用意するステップと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で又はさもなければ訓練対象者によって経験され、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データを用意するステップと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としてのノイズとを使用して機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練が訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練するステップと
を有する。
機械学習モデルを用意するステップと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、磁気共鳴イメージングシステム内の訓練対象者の耳で又はさもなければ訓練対象者によって経験され、勾配コイルパルスコマンドの訓練セットを用いて訓練磁気共鳴イメージングシステムを動作させるときに経時的に生成される、訓練値の制約下でのノイズを有する訓練対象者のイメージングを記述するパラメータに関連する訓練値との組合せを含む訓練データを用意するステップと、
勾配コイルパルスコマンドの訓練セットと、入力としての訓練値と、出力としてのノイズとを使用して機械学習モデルを訓練するステップであって、訓練が訓練済み機械学習システムをもたらす、訓練するステップと
を有する。
【0031】
さらに別の態様では、本発明は、訓練済み機械学習モデルを得る方法を実行するように構成された機械実行可能命令を含むコンピュータプログラムとして提供される。
【0032】
別の態様では、本発明は、イメージングゾーンからイメージングｋ空間データを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するように構成された機械実行可能命令を含むコンピュータプログラムを提供し、磁気共鳴イメージングシステムは、イメージングゾーン内に磁気勾配場を生成するように構成された磁場勾配コイルシステムと、磁気共鳴イメージングプロトコルに従ってイメージングｋ空間データを取得するように第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御するように構成されたパルスシーケンスコマンドを含むメモリであって、イメージングｋ空間データの取得中磁場勾配コイルシステムを制御するように構成された勾配コイルパルスコマンドをさらに含む、メモリとを含む。機械実行可能命令の実行により、プロセッサは、勾配コイルパルスコマンドから、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを選択するための選択入力を受け取る。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、選択された勾配コイルパルスコマンドと、対象者のイメージングを記述するそれぞれの少なくとも１つのさらなるパラメータに関連する少なくとも１つの値とを、プロセッサの外部にある機械学習システムに提供する。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、（提供することに応じて）、機械学習システムから、対象者の耳で経験され、勾配コイルパルスコマンドの第１のセットを用いた磁気共鳴イメージングシステムの動作から生じる、少なくとも１つの値の制約下でのノイズを補償するために音響トランスデューサによって生成されるべきアンチノイズに関する情報を受け取る。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、イメージングｋ空間データを取得するためにパルスシーケンスコマンドと勾配コイルパルスコマンドの第１のセットとを用いて第１の磁気共鳴イメージングシステムを制御する。機械実行可能命令の実行により、さらに、プロセッサは、選択された勾配コイルパルスコマンドを用いた磁場勾配コイルシステムの制御と同期された訓練済み機械学習システムによって出力される情報を使用してアンチノイズを生成するために音響トランスデューサを動作させる。
【0033】
本発明の前記の実施形態の１つ又は複数は、組み合わされた実施形態が相互排他的でない限り、組み合わされてもよいことを理解されたい。
【0034】
当業者によって理解されるように、本発明の態様は、装置、方法、コンピュータプログラム、又はコンピュータプログラム製品として具現化される。したがって、本発明の態様は、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、などを含む）、又はすべて一般に本明細書では「回路」、「モジュール」、又は「システム」と呼ぶソフトウェア態様とハードウェア態様を組み合わせた実施形態の形態をとる。さらに、本発明の態様は、コンピュータ実行可能コードが具現化された１つ又は複数のコンピュータ可読媒体に具現化されたコンピュータプログラム製品の形態をとる。コンピュータプログラムは、コンピュータ実行可能コード又は「プログラム命令」を含む。
【0035】
１つ又は複数のコンピュータ可読媒体の任意の組合せが利用される。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体又はコンピュータ可読ストレージ媒体である。本明細書で使用される「コンピュータ可読ストレージ媒体」は、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行可能な命令を格納する任意の有形ストレージ媒体を包含する。コンピュータ可読ストレージ媒体は、コンピュータ可読非一時的ストレージ媒体と呼ばれる。コンピュータ可読ストレージ媒体は、有形コンピュータ可読媒体とも呼ばれる。いくつかの実施形態では、コンピュータ可読ストレージ媒体はまた、コンピューティングデバイスのプロセッサがアクセスすることができるデータを格納することができる。コンピュータ可読ストレージ媒体の例には、限定はしないが、フロッピーディスク、磁気ハードディスクドライブ、ソリッドステートハードディスク、フラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ディスク、光磁気ディスク、及びプロセッサのレジスタファイルが含まれる。光ディスクの例には、コンパクトディスク（ＣＤ）及びデジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＷ、又はＤＶＤ－Ｒディスクが含まれる。コンピュータ可読ストレージ媒体という用語はまた、ネットワーク又は通信リンクを介してコンピュータデバイスがアクセスすることができる様々なタイプの記録媒体を指す。例えば、データは、モデムを介して、インターネットを介して、又はローカルエリアネットワークを介して取り出される。コンピュータ可読媒体上に具現化されるコンピュータ実行可能コードは、限定はしないが、無線、有線、光ファイバケーブル、ＲＦ、など、又は前述のものの任意の適切な組合せを含む任意の適切な媒体を使用して送信される。
【0036】
コンピュータ可読信号媒体は、例えば、ベースバンドで又は搬送波の一部としてコンピュータ実行可能コードが具現化された伝搬データ信号を含む。そのような伝搬信号は、限定はしないが、電気磁気、光学、又はそれらの任意の適切な組合せを含む様々な形態のうちのいずれかをとる。コンピュータ可読信号媒体は、コンピュータ可読ストレージ媒体ではなく、命令実行システム、装置、又はデバイスによって、又はそれらに関連して使用するためのプログラムを通信、伝搬、移送する任意のコンピュータ可読媒体である。
【0037】
「コンピュータメモリ」又は「メモリ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体の一例である。コンピュータメモリは、プロセッサが直接アクセスできる任意のメモリである。「コンピュータストレージ」又は「ストレージ」は、コンピュータ可読ストレージ媒体のさらなる例である。コンピュータストレージは、任意の不揮発性コンピュータ可読ストレージ媒体である。いくつかの実施形態では、コンピュータストレージはまた、コンピュータメモリであり、又はその逆である。
【0038】
本明細で使用される「プロセッサ」は、プログラム又は機械実行可能命令又はコンピュータ実行可能コードを実行することができる電子構成要素を包含する。「プロセッサ」を含むコンピューティングデバイスへの言及は、場合によっては２つ以上のプロセッサ又は処理コアを含むと解釈されるべきである。プロセッサは、例えばマルチコアプロセッサである。プロセッサはまた、単一のコンピュータシステム内の、又は多数のコンピュータシステムの間に分散されたプロセッサの集合を指す。コンピューティングデバイスという用語はまた、場合によっては、各々が１つ又は複数のプロセッサを含むコンピューティングデバイスの集合又はネットワークを指すと解釈されるべきである。コンピュータ実行可能コードは、同じコンピューティングデバイス内にあるか、又はさらに多数のコンピューティングデバイスにわたって分散される多数のプロセッサによって実行される。
【0039】
コンピュータ実行可能コードは、プロセッサに本発明の態様を実行させる機械実行可能命令又はプログラムを含む。本発明の態様に関する動作を実行するためのコンピュータ実行可能コードは、Ｊａｖａ、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語若しくは類似のプログラミング言語などの従来の手続き型プログラミング言語を含む１つ又は複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれ、機械実行可能命令にコンパイルされる。いくつかの事例では、コンピュータ実行可能コードは、高水準言語の形態又は事前コンパイルされた形態であり、オンザフライで機械実行可能命令を生成するインタープリタと併せて使用される。
【0040】
コンピュータ実行可能コードは、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンドアロンソフトウェアパッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で及び部分的にリモートコンピュータ上で、又は完全にリモートコンピュータ若しくはサーバ上で実行される。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）若しくはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通してユーザのコンピュータに接続され、又は接続が外部コンピュータに対して行われる（例えば、インターネットサービスプロバイダを使用してインターネットを通して）。
【0041】
一般に、プログラム命令は、１つのプロセッサで、又はいくつかのプロセッサで実行される。多数のプロセッサの場合、それらは、クライアント、サーバ、などのようないくつかの異なるエンティティにわたって分散されてもよい。各プロセッサは、そのエンティティを対象とする命令の一部を実行する。したがって、多数のエンティティを含むシステム又はプロセスに言及する場合、コンピュータプログラム又はプログラム命令は、それぞれのエンティティに関連づけられるか又は関連するプロセッサによって実行されるように適合されると理解される。
【0042】
本発明の態様は、本発明の実施形態による方法、装置（システム）、及びコンピュータプログラム製品の流れ図及び／又はブロック図を参照して説明される。流れ図、図、及び／又はブロック図の各ブロック又はブロックの一部は、該当する場合、コンピュータ実行可能コードの形態のコンピュータプログラム命令によって実施されることが理解されよう。相互排他的でない場合、異なる流れ図、図、及び／又はブロック図におけるブロックの組合せが組み合わされてもよいことがさらに理解されよう。これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が流れ図及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実施するための手段を創り出すように、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、又は他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されて、機械が作り出される。
【0043】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ可読媒体に格納された命令が、流れ図及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実施する命令を含む製品を作り出すように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイスに特定のやり方で機能するように指示するコンピュータ可読媒体に格納される。
【0044】
コンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、又は他のデバイス上にロードされて、コンピュータ、他のプログラマブルな装置、又は他のデバイスで実行されるべき一連の動作ステップがコンピュータ実施プロセスを作り出し、その結果、コンピュータ又は他のプログラマブル装置で実行される命令が、流れ図及び／又はブロック図の１つ又は複数のブロックにおいて指定された機能／動作を実施するためのプロセスを提供する。
【0045】
本明細書で使用される「ユーザインタフェース」は、ユーザ又はオペレータがコンピュータ又はコンピュータシステムと対話することを可能にするインタフェースである。「ユーザインタフェース」は、「ヒューマンインタフェースデバイス」とも呼ばれる。ユーザインタフェースは、情報又はデータをオペレータに提供し、及び／又は情報又はデータをオペレータから受け取る。ユーザインタフェースは、オペレータからの入力をコンピュータが受け取ることを可能にし、出力をコンピュータからユーザに提供することができる。言い換えれば、ユーザインタフェースは、オペレータがコンピュータを制御及び操作することを可能にし、インタフェースは、コンピュータがオペレータの制御又は操作の効果を示すことを可能にする。ディスプレイ又はグラフィカルユーザインタフェースへのデータ又は情報の表示は、オペレータに情報を提供する一例である。キーボード、マウス、トラックボール、タッチパッド、ポインティングスティック、グラフィックスタブレット、ジョイスティック、ゲームパッド、ウェッブカメラ、ヘッドセット、ペダル、有線グローブ、リモートコントロール、及び加速度計を介したデータの受け取りは、すべて、オペレータからの情報又はデータの受け取りを可能にするユーザインタフェース構成要素の例である。
【0046】
本明細書で使用される「ハードウェアインタフェース」は、コンピューティングシステムのプロセッサが、外部コンピューティングデバイス及び／又は装置と対話する、及び／又は外部コンピューティングデバイス及び／又は装置を制御することを可能にするインタフェースを包含する。ハードウェアインタフェースにより、プロセッサは、制御信号又は命令を外部コンピューティングデバイス及び／又は装置に送ることができる。ハードウェアインタフェースにより、さらに、プロセッサは、外部コンピューティングデバイス及び／又は装置とデータを交換することができる。ハードウェアインタフェースの例には、限定はしないが、ユニバーサルシリアルバス、ＩＥＥＥ１３９４ポート、パラレルポート、ＩＥＥＥ１２８４ポート、シリアルポート、ＲＳ－２３２ポート、ＩＥＥＥ－４８８ポート、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、無線ローカルエリアネットワーク接続、ＴＣＰ／ＩＰ接続、イーサネット接続、制御電圧インタフェース、ＭＩＤＩインタフェース、アナログ入力インタフェース、及びデジタル入力インタフェースが含まれる。
【0047】
本明細書で使用される「医療システム」は機械実行可能命令を格納するメモリと、計算システム、例えば、機械実行可能命令を実行するように構成されたプロセッサとを含む任意のシステムを包含し、機械実行可能命令の実行により、計算システムは、医用画像を提供又は処理する。医療システムは、生成されるべきアンチノイズに関する情報を提供するために機械学習モジュールを訓練するために、訓練済み機械学習モジュールを使用するように構成される。医療システムは、さらに、医療イメージングデータを使用して医用画像を生成するように、及び／又は医用画像を生成するための医療イメージングデータを取得するように構成される。
【0048】
ｋ空間データは、本明細書では、磁気共鳴イメージングスキャン中に磁気共鳴装置のアンテナを使用して原子スピンによって放出される無線周波数信号の記録された測定値であるとして定義される。磁気共鳴データは、医用画像データの一例である。磁気共鳴イメージング（ＭＲＩ）画像又はＭＲ画像は、本明細書では、ｋ空間データ内に含まれる解剖学的データの再構築された２次元又は３次元視覚化であると定義される。この視覚化は、コンピュータを使用して実行される。
【0049】
以下では、本発明の好ましい実施形態が、単に例として、添付図面を参照して説明される。
【図面の簡単な説明】
【0050】
【図1】磁気共鳴イメージングシステムの一例を示す図である。
【図2】磁気共鳴イメージングシステムの別の例を示す図である。
【図3】ノイズキャンセルの動作原理を示す図である。
【図4】アンチノイズを生成する一例を示す概略図である。
【図5】磁気共鳴イメージングシステムの別の例を示す図である。
【図6】訓練中に使用される機械学習システムを示す図である。
【図8a】アンチノイズを生成する方法の一例を示す流れ図である。
【図8b】訓練済み機械学習システムを得る方法のみを示す流れ図である。
【図8c】アンチノイズを生成する方法のみを示す流れ図であり、ここで、訓練済み機械学習システムが既に利用可能である。
【図9a】ヘッドセットの一例を示す図である。
【図9b】ヘッドセットの別の例を示す図である。
【図9c】磁気共鳴イメージングシステムのボア内の多数のラウドスピーカの配置を示す上断面図である。
【図10a】実ノイズのノイズパターンを示す図である。
【図10b】合成されたノイズのノイズパターンを示す図である。
【図10c】実ノイズの周波数構成を示す図である。
【図10d】合成されたノイズの周波数構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0051】
これらの図において同じ番号が付された要素は、同等の要素であるか、又は同じ機能を実行する。前に論じた要素は、機能が同等である場合、後の図では必ずしも論じられない。
【0052】
図１及び図２は両方とも、磁気共鳴イメージングシステム１００の一例を示す。磁気共鳴イメージングシステムは磁石１０２を含む。磁石１０２は、例えば、超伝導磁石である。代替として、磁石１０２は、抵抗タイプの磁石である。
【0053】
異なるタイプの磁石使用も可能であり、例えば、分割円筒形磁石及びいわゆる開放磁石の両方を使用することが可能である。分割円筒形磁石は、磁石の等平面へのアクセスを可能にするためにクライオスタットが２つのセクションに分割されていることを除いて、標準円筒形磁石と同様であり、そのような磁石は、例えば、荷電粒子ビーム治療と連携して使用される。開放磁石は、２つの磁石セクションを有し、２つの磁石セクションは、一方が他方の上にあり、それらの間に、対象者を受け入れるのに十分な大きさの空間があり、２つのセクション区域の配置は、ヘルムホルツコイルの配置と同様である。開放磁石は、対象者の閉じ込めが少ないので評判がよい。円筒形磁石のクライオスタットの内部には、超伝導コイルの集合がある。円筒形磁石１０２のボア１０６内には、イメージングゾーン１０８があり、そこでは、磁場は、磁気共鳴イメージングを実行するために十分に強く均一である。関心領域１０９が、イメージングゾーン１０８内に示されている。対象者１１８は、対象者１１８の少なくとも一部（すなわち、画像化される必要がある対象者１１８の解剖学的組織）が、イメージングゾーン１０８及び関心領域１０９内にあるように、対象者支持体１２０によって支持されるものとして示されている。
【0054】
磁石のボア１０６内には、磁石１０２のイメージングゾーン１０８内の磁気スピンを空間的に符号化するための予備磁気共鳴データの取得に使用される磁場勾配コイル１１０のセットも存在する。磁場勾配コイル１１０は、磁場勾配コイル電源１１２に接続される。磁場勾配コイル１１０は、代表的なものであることが意図されている。一般に、磁場勾配コイル１１０は、３つの直交する空間方向で空間的に符号化するために３つの別個のコイルのセットを含む。磁場勾配電源は、電流を磁場勾配コイルに供給する。磁場勾配コイル１１０に供給される電流は、時間の関数として制御され、傾斜されるか、又はパルス化される。
【0055】
イメージングゾーン１０８に隣接して、さらにイメージングゾーン１０８内のスピンからの無線送信を受信するための無線周波数コイル１１４がある。いくつかの例では、無線周波数コイルはまた、イメージングゾーン１０８内の磁気スピンの方向を操作するように構成される。無線周波数アンテナは、複数のコイル要素を含む。無線周波数アンテナは、チャネル又はアンテナとも呼ばれる。無線周波数コイル１１４は、ここでは図示されていない無線周波数受信器又はトランシーバに接続される。無線周波数コイル１１４及び無線周波数トランシーバは、オプションとして、個別の送信コイルと受信コイル及び個別の送信器と受信器によって置き換えられてもよい。無線周波数コイル１１４は代表的なものであることを理解されたい。無線周波数コイル１１４はまた、専用の送信アンテナ及び専用の受信アンテナを表すことも可能である。同様に、個別の送信器及び受信器も存在してもよい。無線周波数コイル１１４はまた、多数の受信／送信要素を有することもあり、無線周波数トランシーバは、多数の受信／送信チャネルを有することもある。例えば、ＳＥＮＳＥなどの並列イメージング技法が実行される場合、無線周波数コイル１１４は、多数のコイル要素を有する。
【0056】
磁気共鳴イメージングシステム１００は、機械学習システム１２２を含むものとして例示的に示されている。しかしながら、代替では、機械学習システム１２２は、システム１００の外部にある。機械学習システム１２２は、アンチノイズを用意するために使用される。機械学習システム１２２は、音響トランスデューサ、例えば、ラウドスピーカ１２４及び／又はヘッドホン１２９のセットに結合されるものとして示されている。音響トランスデューサ１２４とヘッドホン１２５の両方は、磁気共鳴イメージングシステム１００の動作時に発生するノイズに対するアンチノイズを供給するために使用される。すべての実施形態で、ラウドスピーカ１２４とヘッドホン１２９の両方が必要であるわけではなく、これらのうちの１つで十分である。ここでは、単一のラウドスピーカ１２４のみが示されているが、その上、ボアに４つのラウドスピーカ１２４があってもよく、例えば、一方の（水平）端部にペアの２つ、他方の（水平）端部にペアの２つが等しく分配され、ラウドスピーカ１２４は、上部に１つ及び下部に１つがペアで対向する。４つのラウドスピーカを有する他の配置があり、さらに代替として、２つ、３つ、５つ、又はそれより多いラウドスピーカがあってもよい。音響トランスデューサ１２４及びヘッドホン１２９は、磁気共鳴イメージング互換技術を使用して構築される。機械学習システム１２２は、オートエンコーダユニット１２３と、回帰ネットワークユニット１２５と、オートエンコーダユニット１２３と回帰ネットワークユニット１２５との間での、及び外部エンティティとの相互作用及びデータ交換を担当するユニット１２７とを含むことが示されている。
【0057】
勾配コントローラ１１２は、コンピュータシステム１２６のハードウェアインタフェース１２８に接続されるものとして示されている。オプションとして（図示のように）、どんな場合でも必要というわけではないが、機械学習システム１２２は、同様に、ハードウェアインタフェース１２８に接続される。コンピュータシステムは、ハードウェアインタフェース１２８と通信するプロセッサ１３０と、クロック１３１と、メモリ１３４と、ユーザインタフェース１３２とをさらに含む。メモリ１３４は、プロセッサ１３０がアクセス可能なメモリの任意の組合せである。これは、メインメモリ、キャッシュメモリ、及びさらに不揮発性メモリ、例えばフラッシュＲＡＭ、ハードドライブ、又は他のストレージデバイスのようなもの、などを含む。いくつかの例では、メモリ１３０は、非一時的コンピュータ可読媒体である。
【0058】
メモリ１３４は、機械実行可能命令１４０を含むものとして示されている。機械実行可能命令１４０は、プロセッサ１３０が磁気共鳴イメージングシステム１００を制御するための手段を提供する。機械実行可能命令１４０はまた、プロセッサ１３０が様々なデータ分析及び画像再構築タスクを実行することができるようにする。機械実行可能命令１４０はまた、例えば、入力を要求する（ディスプレイユーザインタフェースをもつマスク層により、又はオーディオユーザインタフェースにおけるオーディオコマンドにより）ことによって、すなわち、事前決定されたユニットからの選択又は数値入力を可能にすることによって、行われるべき入力を提供するように、プロセッサ１３０がユーザインタフェース１３２を制御することを可能にする。次いで、機械実行可能命令１４０は、さらに、プロセッサ１３０がこれらの入力を受け取り、入力データをメモリ１３４に格納させることを可能にする。
【0059】
メモリ１３４は、その上、多数の準備スキャンコマンド１４２を含むものとして示されている。次いで、メモリ１３４は、選択された準備スキャンコマンド１４４を含むものとして示されている。
【0060】
メモリ１３４は、オプションとして構成データ１４６を含むものとして示されている。構成データ１４６は、準備スキャンコマンド１４４の実行中に取得又は導出されたデータである。いくつかの例では、これは、パルスシーケンスコマンド１４８を構成するために使用される。パルスシーケンスコマンド１４８は、メモリ１３４に同様に格納されるものとして示されている。パルスシーケンスコマンド１４８は、ｋ空間データを取得するように磁気共鳴イメージングシステムを制御するために使用されるそのようなコマンドに変換されるコマンド又はデータである。メモリ１３４は、パルスシーケンスコマンド１４８を用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御することによって取得されたイメージングｋ空間データ１５０を含むものとして示されている。メモリ１３４は、イメージングｋ空間データ１５０から再構築された磁気共鳴イメージングデータ１５２を含むものとしてさらに示されている。イメージングｋ空間データ１５０は、例えば、関心領域１０９に対して取得される。
【0061】
パルスシーケンスコマンド１４８は、勾配コイルパルスコマンド１５４を含む。勾配コイルパルスコマンド１５４は、磁場勾配コイル１１０に電流を供給するように、制御される磁場勾配コイル電源１１２を制御するそのようなコマンドに変換されるコマンド又はデータである。これが生じると、それは、磁石１０２のボア１０６内に大きい聴覚ノイズを作り出す。メモリ１３４は、勾配パルス開始時間１５６及び事前決定された時間１５８を含むものとしてさらに示されている。勾配パルス開始時間１５６は、勾配コイルパルスコマンド１５８の実行が開始される時間である。これは、本質的に、大きいノイズが磁石１０２のボア１０６内で作り出される開始の時である。勾配パルス開始時間１５６が何であるかを知ると、アンチノイズは、事前決定されたやり方で、すなわち、アンチノイズの生成を大きい聴覚ノイズに同期させるように、事前決定された時間１５８に関連して供給される。
【0062】
機械実行可能命令１４０は、プロセッサに、機械学習システム１２２を介して音響トランスデューサ１２４及びヘッドホン１２９を制御させるための手段を提供する。すなわち、アンチノイズ信号は、好ましくは、常に、機械学習システム１２２から再生される。信号の再生を開始する時間は、ハードウェアインタフェース１２８を通して機械実行可能命令１４０として受け取られる勾配開始時間１５６に基づく。機械学習システム１２２は、ほとんどの実施形態において、ハードウェアインタフェース１２８を使用してメモリ１３４と通信し、アンチノイズ信号を再生する際に、又はアンチノイズ信号を再生することによって、音響トランスデューサ１２４及び／又はヘッドホン１２９を制御する。しかしながら、通信は、他の経路も含む。図１は、ハードウェアインタフェース１２８が、オプションとして、勾配コントローラ１１２及び機械学習システム１２２に結合されることを示しているが、図２は、ハードウェアインタフェース１２８が、加えて、オプションとして、音響トランスデューサ１２４及びヘッドホン１２９に結合されることを示している。
【0063】
機械学習システムは、ユーザインタフェース１３２を介して、勾配コイルパルスコマンド１５４からの第１の勾配コイルパルスコマンド１６０の選択を入力として受け取る。メモリは、さらに、一般に磁気共鳴イメージングシステム１００のパラメータに関連し、磁気共鳴イメージングシステム１００では一定である値１６２を格納する。そのようなさらなる値は、磁石１０２の強度（テスラ単位など）に関連する。複数のあり得る選択可能な値１６４が、同様に、メモリに格納され、ユーザインタフェース１３２を介した関連する専用入力の結果として生じる値１６６が、同様に、メモリ１３４に格納される。例えば、あり得る選択可能な値１６４は、イメージングゾーンにいる対象者１１８の解剖学的部分に関する表示を含む。オペレータは、「頭部」（例えば「１」）、「首」（「２」）、「胸部」（「３」）、「腹部」（「４」）、「骨盤」（「５」）、「足」（「６」）、「四肢」（「７」）を示す値１６４から、これらのうちの１つを選択し、選択した値１６６をメモリに格納することができる。その上、メモリは、さらに、大きい制限なしにユーザインタフェース１３２を介して自由に入力されるさらなる値１６８（例えば、数値）を格納するように示されている。そのようなさらなる値は、対象者１１８の年齢、身長、及び／又は体重を示すものを含む。
【0064】
図３は、耳栓１７０におけるノイズキャンセルの動作原理を概略的に示す。ここで音波１７２によって表される衝突ノイズは、同じ波の重畳によって補償されるが、但し、同じ波は、反転波１７４を形成するために反転されている。「反転」は、波が１８０°位相シフトされることを意味する。したがって、波１７２と反転波１７４の重畳は、ノイズが１７６においてキャンセルされることを意味する。一般に、ノイズは記録され反転されるが、本実施形態では、アンチノイズは予測される。そのとき、反転の代わりに、直接、アンチノイズ波は、メモリ１３０に格納された値１６０、１６２、１６４、１６６、及び１６８に基づいて（すなわち、「予測されるノイズ」により）生成され、キャンセリングの効果は同じである。タイミングは当然重要である。ここで、ノイズは、とりわけ、選択された勾配コイルパルスコマンド１６０を参照することによって予測される。関連する制御は、同じクロック１３１を使用して、アンチノイズの生成と同期される。
【0065】
図４は、アンチノイズがどのように生成されるかの一例を概略的に示す。磁場勾配コイル１１０は、選択された勾配コイルパルスコマンド１６０によって制御されるが、それぞれの情報は、ここでは人工知能ＡＩモデルとして示された機械学習システム１２２への入力として提供される。さらなる値、例えば、値１６２、１６４、１６６、１６８からの１つ又は複数が、同様に、機械学習システム１２２に提供される。ボア１０６内のノイズ１１２は、機械学習システム１２２の出力、すなわち、アンチノイズ１７４によって補償されて、キャンセルされたノイズ１７６が提供される。機械学習システム１２２は、そのような適用の前に訓練される必要がある。
【0066】
図５は、機械学習システム１２２を訓練するために、磁気共鳴イメージングシステム１００（又は別の磁気共鳴イメージングシステム）がどのように使用されるかの一例を示す。図５の状況における磁気共鳴イメージングシステム１００はマイクロホン１８０がノイズを記録するためにボア内に配置されている点で、及びさらなるマイクロホンが、ヘッドホン１２９の代わりに１８２に、すなわち、ノイズキャンセルが望まれる位置に配置されているという点で、図１の状況における磁気共鳴イメージングシステム１００と異なる。すべての実施形態で、マイクロホン１８０及び１８２の両方が必要であるわけではなく、これらのうちの１つで十分である。したがって、ボア１０６内で作り出される実ノイズ１１２は、機械学習システム１２２への訓練データとして記録及び提供される。訓練データは、値１６２、１６６、１６８、及びオプションとして１６４によって実現されるものなど、ノイズに影響を及ぼすパラメータをさらに含む。値１６２、１６４、１６６、１６８は、音響トランスデューサ１２４又はヘッドホン１２９を必要とすることなく、磁気共鳴イメージングシステム１００内に存在し、選択され、又は入力されることに留意されたい。基本的に、磁気共鳴イメージングシステム１００において、ラウドスピーカ１２４がアンチノイズを提供する場合、マイクロホン１８０を用いて得られたデータが、訓練のためにより適切に使用される。磁気共鳴イメージングシステム１００において、ヘッドホン１２９がアンチノイズを提供する場合、マイクロホン１８２を用いて得られたデータが、訓練のためにより適切に使用される。ラウドスピーカ１２４及びヘッドホン１２９のどちらを使用するか、又は両方を使用するかを後で決定することができるように、訓練は、マイクロホン１８０及び１８２の両方によって記録された音響（ノイズ）を含む訓練データを用いて行われる。
【0067】
図６は、機械学習システム１２２が訓練されている間のオートエンコーダネットワークユニット１２３及び回帰ネットワークユニット１２５を有する機械学習システム１２２の一例を示す。音響信号（又はノイズ信号）は、１８８において記録され、１９０において、短時間フーリエ変換がデータに適用される（ＳＴＦＴ）。結果として生じるデータが、１９２において、オートエンコーダユニット１２３に入力される。オートエンコーダユニット１２３は、教師なしネットワーク学習システムであり、教師なしネットワーク学習システムは、隠れ層１９５（エンコーダ１９４とデコーダ１９６との間の）に、オリジナルの入力の圧縮された知識表現を強制するネットワークのボトルネックを課す。これは入力に何らかの依存性があることを必要とし、これは記録されたノイズに当てはまる。ここで、ボトルネックは、回帰ネットワーク１２５上で訓練を実行するために、出力１８６においてデータを回帰ネットワーク１２５に送る。磁場勾配コイル１１０は、選択された勾配コイルパルスコマンド１６０を使用することによって制御され、それぞれのパラメータ及びさらなるパラメータの値が、１８４において入力される。これらは、回帰ネットワークユニット１２５に入力され（これ及び後者のすべてはユニット１２７によって制御される）、それは、１８６においてオートエンコーダユニット１２３の隠れ層１９５のいわゆるボトルネックのための縮小表現を出力する。オートエンコーダからの訓練の出力は、同様に、１９７において、ＳＴＦＴフォーマットで提供される。
【0068】
ノイズを記録するためにマイクロホンを有する「実際の」ＭＲＩシステムを使用する代わりに、所与の勾配及びシーケンスに関連する変数に対してノイズの発生をシミュレートすることも可能であることに留意されたい。後に、１８８における記録されたノイズとしてのこのシミュレートされたノイズと、１８４における関連する変数とを、訓練のために機械学習システム１２２に供給する。
【0069】
図７は、そのように訓練された機械学習システム１２２がアンチノイズを生成するためにどのように使用されるかの一例を示す。再び、磁場勾配コイル１１０は、選択された勾配コイルパルスコマンド１６０を使用することによって制御され、それぞれのパラメータ及びさらなるパラメータに関する値が、１８４において入力される。今では、音響又はノイズを記録する代わりに、回帰ネットワーク１２５が、１８６においてオーディオエンコーダユニット１２３のボトルネックの縮小表現を出力し、今度は、アンチノイズに関する予測が、１９８において出力され、「ノイズ補償ステージ」１９９に送られ、そこで、ノイズと「同期」される。ノイズ補償ステージ１９９は、音響トランスデューサ１２４又はヘッドホン１２９を表し、アンチノイズは、そのように生成され、外部ノイズを補償する。ノイズ補償ステージ１９９は、加えて（オプションとして）、図２に従って直接出力を音響トランスデューサ１２４又はヘッドホン１２９に提供するプロセッサ１３０を含むか、又はオプションとして、オーディオエンコーダユニット１２３の１９８における出力を、音響トランスデューサ１２４又はヘッドホン１２９に送られるコントローラ信号に変換する任意の手段を含む。ノイズ補償ステージ１９９はまた、クロック１３１によって作り出される信号を使用することを含む。クロック１３１のそのような信号は、勾配コイルパルスコマンドによる磁場勾配コイル１１０の制御のタイミングと、磁場勾配コイル１１０の制御のタイミングと同期したアンチノイズの生成のタイミングとの両方のために使用される。
【0070】
図８ａは、磁気共鳴イメージングシステム１００を動作させる方法を示す流れ図を示す。この方法は、ステップ２００及び２０２において訓練済み機械学習システムを得ることから開始し、オプションとして、訓練が既に行われていれば、ステップ２０４から同様に開始されてもよい。図８ｂは、例えば図５の磁気共鳴イメージングシステムを用いて、訓練済み機械学習システムのみを得る方法を示す流れ図である。これは、機械学習システムを（一般に、モデルとして）用意するステップ２００ｂを含む。後者のステップはまた、図８ａの方法に含まれてもよい。図８ｃは、アンチノイズを生成する方法を示す流れ図であり、機械学習システムは、既に訓練されており、すなわち、訓練されたものとして既に用意されており、そのような方法は、図１又は図２の磁気共鳴イメージングシステムで実行される。（図８ａの方法は、図１又は図２におけるようなラウドスピーカと図５のマイクロホンの両方を有する磁気共鳴システムで実行される）。
【0071】
ステップ２００において、図８ａ及び図８ｂに共通して、訓練データセット（選択された勾配パルスコマンドと、それぞれのパラメータに対する少なくとも１つの値と、記録されたノイズとの組合せ）が、機械学習システムで受け取られ、次いで、機械学習システムは、ステップ２０２において、これらを用いて訓練される。
【0072】
この方法は、ステップ２０４において図８ａの方法から図８ｃの方法に向かい、ステップ２０４において図８ｃの方法から開始し、勾配コイルパルスコマンド１６０に関する選択入力は、例えば、ユーザインタフェース１３２を介して受け取られる。その後、ステップ２０６において、選択された勾配コイルパルスコマンド及び少なくとも１つのさらなる値が、機械学習システムに提供される。アンチノイズに関する情報は、ステップ２０６に応じて機械学習システムから受け取られる。ステップ２１０は、選択された勾配コイルパルスコマンドを用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御することを含み、ステップ２１２において、音響トランスデューサ（１２４、又はヘッドホン１２９）が、ステップ２０８で受け取った情報を使用して動作される。ステップ２１０とステップ２１２は、並行して実行される、すなわち、ステップ２１４によって同期される。しかしながら、タイミングがとにかく非常に正確であれば、ステップ２１４が省略されてもよい。
【0073】
図９ａは、ヘッドセットの一例を示す。３００で示されるヘッドセットは、頭部に配置されるクリップ３０２と、３０４で示される２つのイヤピース（１つのみが示されている）とを含む。一般に、イヤピース３０４は、快適に着用するためのスポンジ発泡体と、アンチノイズを作り出すための音響トランスデューサ（図示せず）とを含む。
【0074】
図９ｂは、ヘッドセットの別の例を示す。このヘッドセット３１０は、スポンジ３１６がクリップ３１４の下に配置され、クリップが、中空チューブレットとして形成され、アンチノイズは、その出口３１８で直接出て行くという点でヘッドセット３００とは異なる。トランスデューサは、チューブレット内に又はヘッドセットの外側に配置される。
【0075】
一実施形態では、ヘッドセット３００と３１０の両方が使用される。
【0076】
さらに、代替として、ヘッドセットは、対象者（患者）の少なくとも１つの耳のためのもの、好ましくは両方の耳のためのもの、閉じたボウル状又はカップ状の耳カバー、特にスポンジ部分のないものを含む。そのカバーの内部で、アンチノイズが、作り出されるか、又はそこに送られる。カバーが完全に閉じている場合、そのようなノイズは、ヘッドセットなしの場合ほど大音量ではなく、したがって、アンチノイズはそれほど強くなくてもよい。カバーは、他の形状を有してもよく、部分的に開放されていてもよい。
【0077】
図９ｃ及び図９ｄは、磁石のボア１０６内にアンチノイズを再生するための別の例示のセットアップを示す。１つ又は複数のラウドスピーカ３２０ａ、３２０ｂ、３２０ｃ、及び３２０ｄが、この実施形態では、磁気共鳴イメージングシステム１００の内部において戦略的に選択された場所に恒久的に配置され、アンチノイズが、実際のノイズをキャンセルするためにスピーカから再生される。これにより、患者へのヘッドホンの必要性が避けられる。
【0078】
図１０ａは、実ノイズのノイズパターンを示し、図１０ｂは、本方法の一実施形態が使用されたときのそれぞれの合成された（予測された）ノイズのノイズパターンを示す。図１０ｃは、図１０ａのノイズパターンにおけるそれぞれの周波数構成を示し、図１０ｄは、図１０ｂのノイズパターンにおけるそれぞれの周波数構成を示す。周波数構成は、高速フーリエ変換ＦＦＴによって得られた。比較から、この実施形態は、実ノイズを予測するのに非常に優れており、それによって、ボア１０６内の対象者の快適さのために、適切なアンチノイズを生成することを可能にすることが分かる。
【0079】
例は、多分、以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む。
【0080】
訓練されるか又は訓練されるべき機械学習のためのシステム（シグナリングシステム１２２）。
【0081】
対象者にアンチノイズを提示するためのシステム、例えば、磁気共鳴イメージングシステム内の磁場に対する遮蔽を有するラウドスピーカ、ヘッドホン、ヘッドセット、又はイヤホン。
【0082】
本発明が、図面及び前述の説明で詳細に図示及び説明されたが、そのような図示及び説明は、例証又は例示であり、限定ではないと見なされるべきであり、本発明は、開示された実施形態に限定されない。
【0083】
開示された実施形態への他の変形は、特許請求される発明を実践する際に、図面、開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、当業者によって理解され達成される。特許請求の範囲において、「備える、含む、有する」という単語は、他の要素又はステップを排除せず、単数形の要素は、複数を排除しない。単一のプロセッサ又は他のユニットは、特許請求の範囲に列挙されるいくつかのアイテムの機能を果たす。特定の手段が相互に異なる従属請求項に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に用いられないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと一緒に供給されるか又は他のハードウェアの一部として供給される光学ストレージ媒体又はソリッドステート媒体などの適切な媒体に格納／分散されてもよいが、さらに、インターネット又は他の有線若しくは無線電気通信システムを介してなど、他の形態で分散されてもよい。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も範囲を限定するものと解釈されるべきではない。
【符号の説明】
【0084】
１００ 磁気共鳴イメージングシステム
１０２ 磁石
１０６ 磁石のボア
１０８ イメージングゾーン
１０９ 関心領域
１１０ 磁場勾配コイル
１１２ 磁場勾配コイル電源
１１４ 無線周波数コイル
１１８ 対象者
１２０ 対象者支持体
１２２ 機械学習システム
１２３ オーディオエンコーダユニット
１２４ 音響トランスデューサ
１２５ 回帰ネットワークユニット
１２６ コンピュータシステム
１２７ 相互作用ユニット
１２８ ハードウェアインタフェース
１２９ ヘッドホン
１３０ プロセッサ
１３１ クロック
１３２ ユーザインタフェース
１３４ コンピュータメモリ
１４０ 機械実行可能命令
１４２ 多数の準備スキャンコマンド
１４４ 選択された準備スキャンコマンド
１４６ 構成データ
１４８ パルスシーケンスコマンド
１５０ イメージングｋ空間データ
１５２ 磁気共鳴イメージングデータ
１５４ 勾配コイルパルスコマンド
１５６ 勾配パルス開始時間
１５８ 事前決定された時間
１６０ 選択された（第１の）勾配コイルパルスコマンド
１６２ 格納された一定の値
１６４ 選択可能な値
１６６ 選択された値
１６８ 入力値
１７０ 耳栓
１７２ 外部ノイズ
１７４ アンチノイズ信号としての反転波
１７６ キャンセルされたノイズ信号
１８０ マイクロホン
１８２ ヘッドホン
１８４ 回帰ネットワークユニット１２５への入力
１８６ 回帰ネットワークユニット１２５の出力
１８８ 音響信号の記録
１９０ 短時間フーリエ変換
１９２ オートエンコーダユニット１２３への入力
１９４ エンコーダ
１９５ ボトルネック
１９６ デコーダ
１９７ 訓練の結果
１９８ オートエンコーダネットワークユニット１２３の出力
１９９ ノイズ補償ステージ
２００ 機械学習システムで訓練データセットを受け取る
２０２ 機械学習システムを訓練する
２０４ 勾配コイルパルスコマンドに関する選択入力を受け取る
２０６ 選択された勾配コイルパルスコマンド及び少なくとも１つのさらなる値を機械学習システムに提供する
２０８ 機械学習システムからアンチノイズに関する情報を受け取る
２１０ 選択された勾配コイルパルスコマンドを用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御する
２１２ ステップ２０８で受け取った情報を使用して音響トランスデューサを動作させる
２１４ ステップ２１０と２１２を同期させる
３００ ヘッドセット
３０２ クリップ
３０４ イヤピース
３１０ ヘッドセット
３１４ クリップ
３１６ スポンジ
３１８ 出口
３２０ａ～３２０ｄ ラウドスピーカ
１０２ 磁石
１０６ 磁石のボア
１０８ イメージングゾーン
１０９ 関心領域
１１０ 磁場勾配コイル
１１２ 磁場勾配コイル電源
１１４ 無線周波数コイル
１１８ 対象者
１２０ 対象者支持体
１２２ 機械学習システム
１２３ オーディオエンコーダユニット
１２４ 音響トランスデューサ
１２５ 回帰ネットワークユニット
１２６ コンピュータシステム
１２７ 相互作用ユニット
１２８ ハードウェアインタフェース
１２９ ヘッドホン
１３０ プロセッサ
１３１ クロック
１３２ ユーザインタフェース
１３４ コンピュータメモリ
１４０ 機械実行可能命令
１４２ 多数の準備スキャンコマンド
１４４ 選択された準備スキャンコマンド
１４６ 構成データ
１４８ パルスシーケンスコマンド
１５０ イメージングｋ空間データ
１５２ 磁気共鳴イメージングデータ
１５４ 勾配コイルパルスコマンド
１５６ 勾配パルス開始時間
１５８ 事前決定された時間
１６０ 選択された（第１の）勾配コイルパルスコマンド
１６２ 格納された一定の値
１６４ 選択可能な値
１６６ 選択された値
１６８ 入力値
１７０ 耳栓
１７２ 外部ノイズ
１７４ アンチノイズ信号としての反転波
１７６ キャンセルされたノイズ信号
１８０ マイクロホン
１８２ ヘッドホン
１８４ 回帰ネットワークユニット１２５への入力
１８６ 回帰ネットワークユニット１２５の出力
１８８ 音響信号の記録
１９０ 短時間フーリエ変換
１９２ オートエンコーダユニット１２３への入力
１９４ エンコーダ
１９５ ボトルネック
１９６ デコーダ
１９７ 訓練の結果
１９８ オートエンコーダネットワークユニット１２３の出力
１９９ ノイズ補償ステージ
２００ 機械学習システムで訓練データセットを受け取る
２０２ 機械学習システムを訓練する
２０４ 勾配コイルパルスコマンドに関する選択入力を受け取る
２０６ 選択された勾配コイルパルスコマンド及び少なくとも１つのさらなる値を機械学習システムに提供する
２０８ 機械学習システムからアンチノイズに関する情報を受け取る
２１０ 選択された勾配コイルパルスコマンドを用いて磁気共鳴イメージングシステムを制御する
２１２ ステップ２０８で受け取った情報を使用して音響トランスデューサを動作させる
２１４ ステップ２１０と２１２を同期させる
３００ ヘッドセット
３０２ クリップ
３０４ イヤピース
３１０ ヘッドセット
３１４ クリップ
３１６ スポンジ
３１８ 出口
３２０ａ～３２０ｄ ラウドスピーカ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8a】
【図8b】
【図8c】
【図9a】
【図9b】
【図9c】
【図9d】
【図10a-10d】
【国際調査報告】