特表 2024-530732 ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築のシステム及び方法

(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】2024-08-23

(54)【発明の名称】ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築のシステム及び方法

(51)【国際特許分類】

   A61B 5/055 20060101AFI20240816BHJP

【ＦＩ】

A61B5/055 376

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024513007

(86)(22)【出願日】2021-08-27

(85)【翻訳文提出日】2024-02-26

(86)【国際出願番号】 US2021048044

(87)【国際公開番号】W WO2023027732

(87)【国際公開日】2023-03-02

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】520030132

【氏名又は名称】スピンテック インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100094569

【弁理士】

【氏名又は名称】田中 伸一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100103610

【弁理士】

【氏名又は名称】▲吉▼田 和彦

(74)【代理人】

【識別番号】100109070

【弁理士】

【氏名又は名称】須田 洋之

(74)【代理人】

【識別番号】100067013

【弁理士】

【氏名又は名称】大塚 文昭

(74)【代理人】

【識別番号】100120525

【弁理士】

【氏名又は名称】近藤 直樹

(74)【代理人】

【識別番号】100139712

【弁理士】

【氏名又は名称】那須 威夫

(74)【代理人】

【識別番号】100141553

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 信彦

(74)【代理人】

【識別番号】100170209

【弁理士】

【氏名又は名称】林 陽和

(72)【発明者】

【氏名】コケニー ポール デヴィッド

(72)【発明者】

【氏名】ハーケ エワート マーク

【テーマコード（参考）】

4C096

【Ｆターム（参考）】

4C096AA03

4C096AA04

4C096AA05

4C096AB07

4C096AD07

4C096AD13

4C096BA06

4C096BB10

4C096DB07

(57)【要約】

磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムは、プロセッサ及びメモリを含むことができる。プロセッサは、第１の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有する取得された磁気共鳴（ＭＲ）データセットを受信することができる。プロセッサは、取得されたＭＲデータセットから、第２のＳＮＲを有する第１の変数に対応する値の第１のセット、及び第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することができる。プロセッサは、第１の変数及び第２の変数の関数を含む、制約関数を適用することができる。プロセッサは、制約関数に従ってコスト関数を最小化して、コスト関数解を生成することができる。プロセッサは、第１の変数及び第２の変数をコスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することができ、第３のＳＮＲは、第２のＳＮＲよりも大きい。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリであって、前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
第１の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有する、取得された磁気共鳴（ＭＲ）データセットを受信することと、
前記取得されたＭＲデータセットから、第２のＳＮＲを有する第１の変数に対応する値の第１のセット、及び第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することと、
前記第１の変数及び前記第２の変数の関数を含む、制約関数を適用することと、
前記制約関数に従ってコスト関数を最小化して、コスト関数解を生成することと、
前記第１の変数及び前記第２の変数を前記コスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することであって、前記第３のＳＮＲが、前記第２のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を行わせる、メモリと、を備える、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システム。

【請求項2】

前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記取得されたＭＲデータセットから、第３の変数に対応する値の第３のセットを抽出することと、
前記第１の変数、前記第２の変数、及び前記第３の変数の関数を含む、前記制約関数を適用することと、を行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項3】

前記取得されたＭＲデータセットが、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、
前記取得されたＭＲデータセットが、少なくとも１つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得される、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項4】

前記第１の変数が、スピン密度の逆数に対応しており、前記第２の変数が、Ｔ１の逆数に対応している、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項5】

前記第１の変数が、感受性に対応しており、前記第２の変数が、Ｒ２^*に対応している、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項6】

前記第１の変数が、スピン密度の逆数に対応しており、前記第２の変数が、Ｒ２^*に対応している、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項7】

前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記修正された第１の変数及び前記第２の変数を使用して、任意のフリップ角度についてのシミュレーションされたデータセットを生成することを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項8】

前記取得されたＭＲデータセットが、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、
前記取得されたＭＲデータセットが、少なくとも２つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得され、
前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することであって、前記第３の変数が第４のＳＮＲを有する、生成することと、
前記修正された第１の変数を使用して、修正された第３の変数の第２の計算された値を生成することであって、前記修正された第３の変数が第５のＳＮＲを有し、前記第５のＳＮＲが、前記第４のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項9】

前記取得されたＭＲデータセットが、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、
前記取得されたＭＲデータセットが、少なくとも２つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得され、
前記修正された第１の変数が、第１の修正された第１の変数であり、
前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することであって、前記第３の変数が第４のＳＮＲを有する、生成することと、
前記少なくとも２つのエコー時間の各々における前記第１の修正された第１の変数、及び前記第３の変数を使用して、第２の修正された第１の変数を生成することと、
前記少なくとも２つのエコー時間の各々における前記第２の修正された第１の変数、及び前記第２の変数を前記コスト関数解への入力として使用して、第６のＳＮＲを有する第３の修正された第１の変数を生成することであって、前記第６のＳＮＲが、前記第３のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項10】

前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
Ｒ２^*に対応する前記第３の変数の第２の計算された値を生成することであって、前記第３の変数が第７のＳＮＲを有し、前記第７のＳＮＲが前記第４のＳＮＲよりも大きい、生成することを行わせる、請求項９に記載のＭＲＩシステム。

【請求項11】

前記制約関数が、組織内の鉄の存在を説明するコンポーネントを含む、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項12】

前記制約関数が、各エコー時間を説明するコンポーネントを含む、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項13】

前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記修正された第１の変数を使用して、第８のＳＮＲを有するシミュレーションされたＭＲデータセットを生成することであって、前記第８のＳＮＲが、前記第１のＳＮＲよりも大きい、生成することを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項14】

前記取得されたＭＲデータセットが、エコー時間の第１のセットを含み、
前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記修正された第１の変数及び前記第２の変数並びに修正された第３の変数を使用して、エコー時間の第２のセットを含むシミュレーションされたＭＲデータセットを生成することであって、エコー時間の前記第２のセットが、エコー時間の前記第１のセットとは異なる、生成することを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項15】

位置のセットで前記取得されたＭＲデータセットに対応する値の第３のセットであって、前記値の第３のセットのサブセットが、所定の閾値を満たし、前記値の第３のセットの前記サブセットが、前記位置のセットのサブセットを含む、第３のセットと、
前記位置のセットの前記サブセットにおける値の第４のセットを含む、シミュレーションされたＭＲデータセットと、を更に含み、
前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記位置のセットでの前記値の第４のセットを、前記位置のセットでの前記値の第３のセットの前記サブセットと置き換えることを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項16】

前記取得されたＭＲデータセットが、複数のエコー時間のための第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、
前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
前記複数のエコー時間にわたって、前記第１の変数及び前記修正された第１の変数のうちの少なくとも１つに対する重み付け平均値を生成することを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項17】

前記コンピュータコード命令が、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、前記少なくとも１つのプロセッサに、
スピン密度画像を生成することを行わせる、請求項１に記載のＭＲＩシステム。

【請求項18】

磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）の方法であって、
少なくとも１つのプロセッサによって、第１の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有する取得された磁気共鳴（ＭＲ）データセットを受信することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記取得されたＭＲデータセットから、第２のＳＮＲを有する第１の変数に対応する値の第１のセット、及び第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記第１の変数及び前記第２の変数の関数を含む、制約関数を適用することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記制約関数に従ってコスト関数を最小化して、コスト関数解を生成することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記第１の変数を前記コスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することであって、前記第３のＳＮＲが、前記第２のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を含む、方法。

【請求項19】

前記少なくとも１つのプロセッサによって、かつ前記修正された第１の変数及び前記第２の変数を使用して、任意のフリップ角度についてのシミュレーションされたデータセットを生成することを更に含む、請求項１８に記載の方法。

【請求項20】

前記取得されたＭＲデータセットが、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、前記取得されたＭＲデータセットが、少なくとも２つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得され、前記方法が、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することであって、前記第３の変数が、第４のＳＮＲを有する、生成することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、かつ前記修正された第１の変数を使用して、修正された第３の変数の第２の計算された値を生成することであって、前記修正された第３の変数が、第５のＳＮＲを有し、前記第５のＳＮＲが、前記第４のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を更に含む、請求項１８に記載の方法。

【請求項21】

前記取得されたＭＲデータセットが、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含み、前記取得されたＭＲデータセットが、少なくとも２つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得され、前記修正された第１の変数が、第１の修正された第１の変数であり、前記方法が、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することであって、前記第３の変数が、第４のＳＮＲを有する、生成することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記少なくとも２つのエコー時間の各々における前記第１の修正された第１の変数、及び前記第３の変数を使用して、第２の修正された第１の変数を生成することと、
前記少なくとも１つのプロセッサによって、前記少なくとも２つのエコー時間の各々における前記第２の修正された第１の変数、及び前記第２の変数を前記コスト関数解への入力として使用して、第６のＳＮＲを有する第３の修正された第１の変数を生成することであって、前記第６のＳＮＲが、前記第３のＳＮＲよりも大きい、生成することと、を更に含む、請求項１８に記載の方法。

【請求項22】

前記少なくとも１つのプロセッサによって、かつ前記修正された第１の変数を使用して、第８のＳＮＲを有するシミュレーションされたＭＲデータセットを生成することであって、前記第８のＳＮＲが、前記第１のＳＮＲよりも大きい、生成することを更に含む、請求項１８に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【背景技術】

【0001】

磁気共鳴撮像法（ＭＲＩ）は、ヒト体内並びに動物及びいくつかの材料における軟組織を撮像するために許容されるモダリティである。ＭＲＩは、室温で利用可能な磁化が制限されるという点で、本質的に非効率的である。分極することができるスピンが多いほど、撮像の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）が高くなる。このため、ＭＲＩフィールドは、高視野ヒト撮像の限界を３Ｔから７Ｔへ、更に最近ではほぼ１２Ｔに押し上げている。磁場を増加させる理由には、より良好なＳＮＲ、より良好な解像度、より速い撮像、新しいコントラストメカニズム、及びより良好なスペクトル解像度が含まれ得る。しかしながら、高磁場での撮像の問題には、高コスト、電力堆積の増加、及び所与のエコー時間に対する感受性効果の低下が含まれ得る。これは、悪い局所フィールドを補うために、より大きい勾配強度に対する必要性につながる可能性がある。これらの条件下では、ＳＮＲは、主電界強度の平方根でのみ増加することが予想され得る。今日のＭＲＩ研究の主な目標の１つは、信号処理手段を介してＳＮＲを増加させ、より高い磁場強度とそれに関連付けられたより高い費用に対する必要性を回避する方式を見つけることである。

【発明の概要】

【0002】

ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築（ＣＲＯＷＮ）のためのシステム及び方法は、ＳＮＲを改善することを目的とするほとんどの他の方法の場合と同様に、画像構造を修正又はぼかすことなくＳＮＲを改善するための強力な解決策を提供することができる。ＣＲＯＷＮは、プロトンスピン密度（ＰＤ）推定、任意のフリップ角度の画像、並びにＴ１、ＰＤ、及びＴ２^*の知識から導出することができる任意の他のＭＲＩパルス配列の画像についての改善されたＳＮＲをもたらすことができる。ＣＲＯＷＮは、戦略的に取得された勾配エコー（ＳＴＡＧＥ）撮像、任意の他のマルチフリップ角度アプローチ、又はスピン密度マップ及びＴ１マップの両方を生成する任意の方法と併せて動作することができる。ＣＲＯＷＮは、ＳＮＲが本質的に制限される低電界強度用途に使用することができる。ＣＲＯＷＮはまた、２つの変数が関連する任意のシステムに適用することができる。

【0003】

本開示の少なくとも１つの態様は、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）システムを対象とする。ＭＲＩシステムは、プロセッサ及びメモリを含むことができる。プロセッサは、第１の信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を有する取得された磁気共鳴（ＭＲ）データセットを受信することができる。プロセッサは、取得されたＭＲデータセットから、第２のＳＮＲを有する第１の変数に対応する値の第１のセット、及び第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することができる。プロセッサは、第１の変数及び第２の変数の関数を含む、制約関数を適用することができる。プロセッサは、制約関数に従ってコスト関数を最小化して、コスト関数解を生成することができる。プロセッサは、第１の変数及び第２の変数をコスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することができ、第３のＳＮＲは、第２のＳＮＲよりも大きい。

【0004】

本開示の別の態様は、磁気共鳴撮像の方法を対象とする。方法は、少なくとも１つのプロセッサによって、第１のＳＮＲを有する取得されたＭＲデータセットを受信することを含むことができる。方法は、少なくとも１つのプロセッサによって、取得されたＭＲデータセットから、第２のＳＮＲを有する第１の変数に対応する値の第１のセット、及び第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することを含むことができる。方法は、少なくとも１つのプロセッサによって、第１の変数及び第２の変数の関数を含む、制約関数を使用することを含むことができる。方法は、少なくとも１つのプロセッサによって、制約関数に従ってコスト関数を最小化して、コスト関数解を生成することを含むことができる。方法は、少なくとも１つのプロセッサによって、第１の変数をコスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することであって、第３のＳＮＲが第２のＳＮＲよりも大きい、生成することを含むことができる。

【0005】

当業者は、概要は、例示的であるにすぎず、いかなる形であれ限定することを意図するものではないことを理解するであろう。本明細書に説明されるデバイス及び／又はプロセスの他の態様、本発明の特徴、及び利点は、特許請求の範囲によってのみ定義されるように、本明細書に記載され、添付の図面と併せて捉えられる詳細な説明において明らかになるであろう。

【0006】

本明細書に説明される主題の１つ以上の実装形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明に明示されている。本主題の他の特徴、態様、及び利点は、本明細書、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】一実施形態による、１点に対するコスト関数の最小化のプロットを例示する。

【0008】

【図2】一実施形態による、複数の点に対するコスト関数の最小化のプロットを例示する。

【0009】

【図3A】一実施形態による、ＳＴＡＧＥを使用してＲ２^*を計算するためのフローチャートを例示する。

【0010】

【図3B】一実施形態による、ＳＴＡＧＥを使用してρを計算するためのフローチャートを例示する。

【0011】

【図3C】一実施形態による、ＳＴＡＧＥを使用してＴ１を計算するためのフローチャートを例示する。

【0012】

【図4】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理を使用してρ_CROWN及び

【数1】

を計算するためのフローチャートを例示する。

【0013】

【図5】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理を使用してρ_AVG-CROWNを計算するためのフローチャートを例示する。

【0014】

【図6】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理を使用してＲ２^* _AVG-CROWNを計算するためのフローチャートを例示する。

【0015】

【図7】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理を使用してρ_AVG-CROWN ²を計算するためのフローチャートを例示する。

【0016】

【図8】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理を使用してＲ２^* _AVG-CROWN ²を計算するためのフローチャートを例示する。

【0017】

【図9A】一実施形態による、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを例示する。

【図9B】一実施形態による、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを例示する。

【図9C】一実施形態による、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを例示する。

【図9D】一実施形態による、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを例示する。

【図9E】一実施形態による、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを例示する。

【0018】

【図10】一実施形態による、シミュレーションで使用されるテスト画像を例示する。

【0019】

【図11】一実施形態による、ＣＲＯＷＮ処理についてのシミュレーション結果を例示する。

【0020】

【図12】一実施形態による、複数ＳＴＡＧＥ ＰＤマップ上で実施されるＣＲＯＷＮ処理の実施例を示す。

【0021】

【図13】一実施形態による、ＳＴＡＧＥ及びＣＲＯＷＮ処理されたマップの異なる組み合わせについてのＲ１値対β値の散布図を示す。

【0022】

【図14A】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14B】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14C】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14D】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14E】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14F】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14G】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【図14H】一実施形態による、フォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を例示する。

【0023】

【図15】一実施形態による、ρ及びＲ２^*マップを生成する異なる方法の実施例を示す。

【0024】

【図16A】一実施形態による、鉄のＴ１還元性質を除去するためのＲ１値の補正を例示する。

【図16B】一実施形態による、鉄のＴ１還元性質を除去するためのＲ１値の補正を例示する。

【0025】

【図17A】一実施形態による、鉄補正の前後のＲ１の実施例、及びＣＲＯＷＮから生成された結果として生じるＰＤマップを例示する。

【図17B】一実施形態による、鉄補正の前後のＲ１の実施例、及びＣＲＯＷＮから生成された結果として生じるＰＤマップを例示する。

【図17C】一実施形態による、鉄補正の前後のＲ１の実施例、及びＣＲＯＷＮから生成された結果として生じるＰＤマップを例示する。

【図17D】一実施形態による、鉄補正の前後のＲ１の実施例、及びＣＲＯＷＮから生成された結果として生じるＰＤマップを例示する。

【図17E】一実施形態による、鉄補正の前後のＲ１の実施例、及びＣＲＯＷＮから生成された結果として生じるＰＤマップを例示する。

【0026】

【図18】一実施形態による、磁気共鳴撮像の方法を例示する。

【発明を実施するための形態】

【0027】

様々な図面における同様の参照番号及び指定は、同様の要素を示している。

【0028】

以下は、ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築のための方法、装置、及びシステムに関連する様々な概念、及びそれらの実装形態のより詳細な説明である。上で紹介し、以下で更に詳しく考察される様々な概念は、実装形態のいかなる特定の様式にも限定されないため、多くの方式の実装形態のいずれかで実施され得る。特定の実装形態及び用途の例は、主に例示目的のために提供される。

【0029】

ＳＮＲを改善するための１つの方式は、データを平均化することである。しかしながら、データをＮ回取得すると、Ｎ倍の時間がかかる可能性があるが、

【数2】

のＳＮＲが向上するだけである。したがって、ＭＲＩスキャンに時間がかかるため、臨床的にスキャンすることができる患者は少なくなる。ＳＮＲを改善するための別の方式は、データをフィルタリングすることである。例えば、ハニングフィルタは、ギブスの呼び出し音を除去し、ＳＮＲを改善することができる。しかしながら、このアプローチは、画像のぼかし（例えば、解像度の損失）をもたらす。ＳＮＲ、したがって、プロセス内の解像度を破壊することなく画像品質を改善するための通常の（例えば、従来の）アプローチは、エッジ保持フィルタを使用することを含むことができる。これは、画像内の高空間周波数コンポーネントを維持するための様々な方式で達成することができる。ハニングフィルタで行われるように、高いｋ空間信号を抑制することは望ましくない場合がある。異方性拡散フィルタ（ＡＤＦ）を使用して、ＳＮＲを改善することができる。ＡＤＦは、ＳＮＲが高いときにエッジを保持することができるが、ＡＤＦは、依然として画像をある程度ぼかす。いくつかの技術は、異なるモデルを訓練することによってノイズを低減するために人工知能を使用する。しかしながら、これらのモデルは、単一のタイプのコントラストを使用して訓練され、そのコントラストにのみ機能し得る。これらのモデルは、コントラストが変更されるたびに数百又は数千のケースで訓練する必要がある場合がある。これらのアルゴリズムは、元のデータに対して残存ぼかしとして認識可能である画像のある程度の劣化を引き起こす可能性がある。

【0030】

本開示では、ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構成（例えば、ＣＲＯＷＮ、ＣＲＯＷＮ処理など）のためのシステム及び方法が説明される。ＣＲＯＷＮは、制約を使用することによって、詳細を失うことなく、強化された（例えば、改善された）ＳＮＲを可能にすることができる。ＣＲＯＷＮは、以下に説明される戦略的に取得された勾配エコー（ＳＴＡＧＥ）撮像と共に使用することができる。しかしながら、ＣＲＯＷＮは、スピン密度（例えば、水分）及びＴ１マップを生成することができる、任意のアプローチのために使用することができる。より一般的には、ＣＲＯＷＮは、２つ以上の変数を介して互いに機能的に関連する２つ以上の画像を収集する任意のシステム及び／又は方法のために使用することができる。ＣＲＯＷＮは、画像解像度を損なうことなくＳＮＲを改善するために使用することができる。

【0031】

ＳＴＡＧＥ撮像は、高速、マルチコントラスト、マルチエコー、勾配エコー撮像方法を含むことができる。少なくとも２つのフリップ角度を使用して、プロトンスピン密度（ＰＤ）及びＴ１（例えば、縦方向緩和時間）マップを推定することができる。一般に、ＭＲＩでは、水分（例えば、ＰＤ）がＴ１及びＴ２^*を駆動する。したがって、水分とＴ１との間の関係又は水分とＴ２^*との間の関係（例えば、線形関係）を決定（例えば、書かれた、指定された、形成されたなど）することができる。この関係は、ＰＤ画像内のノイズレベルを低減し、かつ／又は所与のエコー時間の任意のフリップ角度についてより高品質のシミュレーションされた画像を生成するために使用することができる。ＣＲＯＷＮは、低ＳＮＲを有するデータに適用することができ、高い並列撮像加速度係数、高解像度、又は少数のチャネルを有する高周波受信コイル（例えば、ＲＦコイル）から収集されたデータを改善することができる。加えて、ＣＲＯＷＮ処理は、従来の方法と比較して非常に高速であり得、一般に、エッジ又は画像の詳細を劣化させることなく、ホワイトノイズレベルを低減することができる。

【0032】

変数間の関係は、ノイズを低減する方式でデータ（例えば、ＭＲＩデータ）を制約するために使用することができる。例えば、これは、スピン密度

【数3】

と縦方向の弛緩時間

【数4】

との関係を含むことができる。スピン密度とＴ１との関係は、ノイズを低減する方式でデータを制約するために使用することができる。

【0033】

例えば、式１によって説明される以下の線形関係を考慮する。
Ｒ１＝αβ＋ｂ （１）

【0034】

ＳＴＡＧＥは、２つのデータセットを収集することができる。データセットの各々はノイズを有し得る。これにより、スピン密度マップ及びＴ１マップの両方でノイズが生成される可能性がある。多くの場合、スピン密度マップは、特に、ノイズを含む別のＴ２^*マップを使用してＴ２^*（１／Ｒ２^*）を補正した後、非常にノイズが多い場合がある。マップ（例えば、スピン密度マップ、Ｔ１マップなど）は、画像全体の点における変数（例えば、スピン密度、Ｔ１など）の値のセットを含むことができる。例えば、スピン密度マップは、各ピクセルにおけるスピン密度の値を示すことができる。

【0035】

スピン密度画像のＳＮＲは、ＣＲＯＷＮ処理を使用して高めることができる。これを達成するために、式２に記載される以下のコスト関数を決定して、測定されたデータ（Ｒ１’、β’）から推定される点（Ｒ１_est、β_est）を計算することができる。
Ｃ（β，Ｒ１）＝ｍｉｎ（（β－β’）²＋（Ｒ１－Ｒ１’）²）（２）

【0036】

式１からＲ１を置換すると、式３が得られる。
Ｃ（β，Ｒ１）＝ｍｉｎ（（β－β’）²＋（（αβ＋ｂ）－Ｒ１’）²）（３）

【0037】

βに対するＣ（β、Ｒ１）の導関数をとり、それをゼロに等しく設定すると、式４及び式５が得られる。

【数5】

（４）

【数6】

（５）

【0038】

これらの予測値（例えば、β_est及びＲ１_est）は、式１で表される線に当たる値（Ｒ１’、β’）の（Ｒ１、β）への投影を含むことができる。（Ｒ１_est、β_est）のこれらの新しい値は、新しいＣＲＯＷＮ値を表す。Ｒ１（１／Ｔ１）とβ（１／ρ）との間の関係は、異なるＴＥに対して修正することができる。ＴＥが変化するにつれて、式６に記載される「有効な」スピン密度ρ_effは、それに応じて変化する。
ρ_eff（ＴＥ）＝ρ・ｅ－^{TE R2*}（６）

【0039】

１点に対する最小化の効果は、図１にグラフィカルに／幾何学的に示される。図１は、１点に対するコスト関数の最小化のプロットを示す。コスト関数（例えば、式２）の最小化のグラフィカルな表現が示される。βとＲ１との間の線形関係が決定されると、線の外側にあるノイズ（β’、Ｒ１’）を有する任意の測定点は、式２のコスト関数への提案された解（例えば、コスト関数解）を使用して、その推定値（β_est、Ｒ１_est）にマッピングすることができる。

【0040】

複数の点に対する最小化の効果は、図２にグラフィカルに／幾何学的に示される。図２は、複数の点に対するコスト関数の最小化のプロットを示す。式１を表すＲ１とβとの間の線形関係と、ＣＲＯＷＮ処理後の線へのそれらの推定値（円）へのノイズの多い測定値（十字）の投影のグラフィカルな表現を示す。

【0041】

ＣＲＯＷＮを適用するために、式１からの線形係数ａ及びｂを決定することができる。脳の白質（ＷＭ）、灰白質（ＧＭ）、及び脳脊髄液（ＣＳＦ）におけるＴ１、スピン密度、及びＴ２^*（例えば、有効なスピン密度が望まれる場合）の組織パラメータに関する仮定を行うことができる。３Ｔの電界強度に使用される値を表１に示す。

【表1】

【0042】

表１は、ＣＲＯＷＮ係数を決定するための３Ｔにおける想定される組織パラメータ値を示す。

【0043】

これらの値は、（β、Ｒ１）軸上に３つのサンプル点を提供することができ、これは、線形回帰を実施し、スロープａ及びインターセプトｂを抽出するために使用することができる。この場合、線は、回帰線を、ＣＳＦを表す点を通過させることによって適合させることができる。ＴＥ＝０ｍｓ（例えば、Ｔ２^*効果なし）では、係数ａ及びｂは、それぞれ、２．０３／秒及び－１．８１／秒であり得る。Ｔ２^*効果を考慮に入れるために、スピン密度の値は、係数Ｅ２^*＝ｅ^(-TE/T2*)によって調整することができ、表２に示される異なるＴＥについての新しい係数を使用して線形回帰を再実施することができる。

【表2】

【0044】

表２は、異なるエコー時間に対するＲ１とβとの間の関係を示す。Ｒ１とβとの間の線形関係は、マルチエコーＳＴＡＧＥ画像のエコー時間に基づいて選択することができる。

【0045】

ＣＲＯＷＮを適用する前に対処することができる問題は、ＳＴＡＧＥから生成されたスピン密度マップ値が任意にスケーリングされる一方で、ＣＲＯＷＮ係数は、スピン密度を０から１のスケールで単位なしのパーセンテージとして表すことによって決定することができることである。したがって、スピン密度マップは、ＣＳＦに対して正規化することができ、ＣＳＦは、単一のスピン密度を有すると仮定することができる（例えば、最大スピン密度は、水であると仮定され、１．０に正規化される）。ＣＲＯＷＮを適用する前に対処することができる別の問題は、ＳＴＡＧＥからのＴ１及びスピン密度マップの両方のＣＳＦ値がノイズを伴う可能性があることである。これは、これらのマップを生成するために２つのフリップ角度（例えば、一方のフリップ角度がＣＳＦのエルンスト角度にほぼ等しく、他方のフリップ角度が当該エルンスト角度よりも大きい）のみを使用した副産物であり得る。以下の手順はこれらの問題に対処することができる。

【0046】

ＣＳＦは、スピン密度を０～１のスケールで単位のない水の尺度に正規化するために使用することができる（ＣＳＦは１００％水であるため）。必要なスケール値を決定し、かつＰＤマップ全体を正規化するために、心室内のＣＳＦピクセルの位置は、Ｔ１マップを使用して決定することができる。これは、以下のアプローチによって達成することができる。第１に、視野（ＦＯＶ）の中央スラブ内のＣＳＦのＴ１閾値は、これを行うために使用することができる。３Ｄデータセット全体ではなくスラブを使用することで、データ全体にわたるスピン密度のグローバルな変動を回避することができる。スラブは、心室がその中に存在することを効果的に保証するのに十分なスライスで構成することができる。２５６ｍｍ×１９２ｍｍ×１２８ｍｍの典型的なＳＴＡＧＥ脳スキャンＦＯＶの場合、対象が正しく中央に位置すると仮定すると、ＦＯＶの中央２０ｍｍは心室を捕捉することができる。有効スピン密度の全体的な変動を低減し、ＣＳＦスピン密度が脳全体で統一されることを確実にするために、無線周波数（ＲＦ）貫通効果及びＲＦ受信コイル効果は、ＳＴＡＧＥを使用して除去することができる。代替のアプローチとして、スピン密度を正規化するために使用される領域が可能な限り最高の信号対ノイズを有することを確実にするために、３Ｄオブジェクトを寸法ａ×ｂ×ｃ（例えば、式中、ａ×ｂが２０ｍｍ×２０ｍｍであり得、ｃが１０ｍｍであり得る）と相関させる合計の最大値を決定することができ、各ピクセルは、中心スライスの上下の垂直方向又はオブジェクト全体にわたってＴ１マップとの統一の値を有する。このプロセスは、ＣＳＦで最も多くのピクセルを有する関心領域（ＲＯＩ）（例えば、心室を中心としたＲＯＩ）を選択することができる。このアプローチは、心室のみが捕捉され、皮質ＣＳＦのいずれもが捕捉されないことを確実にすることができる。数学的には、これは、式７で表すことができ、
ｒ_csf＝ａｒｇｍａｘ_r｛Ｗ（ｒ）^*Ｔ１（ｒ）｝（７）
式中、Ｗ（ｒ）は、ａ×ｂ×ｃ ３Ｄ矩形ボックスを表し、内側の値は１、外側の値は０であり、Ｔ１（ｒ）は、Ｔ１マップであり、＊は、畳み込み演算子であり、ａｒｇｍａｘ_rは、括弧内の値を最大化するｒの値を返す。したがって、ｒ_csfは、畳み込みの最大値を提供するボックスの位置であり得、これは、ボックスがそれら全てを含むのに十分な大きさであると仮定して、主に心室を表すと予想される。

【0047】

Ｓ_CSF-MIDは、条件｛（４３００ｍｓ－ΔＴ１_CSF）＜Ｔ１（ｒ_i,j,k）＜（４３００ｍｓ＋ΔＴ１_CSF）｝をも満たす_、スラブ内又は選択されたＲＯＩ内のピクセル位置のセットｒ_i,j,kであり得、式中、ΔＴ１_CSFは、ＣＳＦ Ｔ１ウィンドウの幅を変更するように調整することができる。ΔＴ１_CSFは、５００ｍｓであり得る。Ｓ_CSF-MIDのこれらのピクセルのほとんどは_、心室内にある可能性がある。ピクセルセットＳ_CSF-MIDにわたる平均ＰＤ値は、式８によって説明されるＰＤスケール値を表すものと捉えることができ、

【数7】

（８）
式中、Ｎは、Ｓ_CSF-MID内のピクセル位置の数である。正規化されたＰＤマップは、式ＰＤ_norm＝ＰＤ／ＰＤ_scaleから計算することができる。

【0048】

動作不良なＣＳＦ値は、Ｔ１及びＰＤマップの両方で識別され、かつ置き換えられ得る。これを行うために、Ｔ１マップ閾値を再び使用することができる。しかしながら、不良ピクセルを識別するだけでなく、できるだけ多くのＣＳＦピクセルを捕捉し、それらを既知のＣＳＦ値といくらかのノイズで置き換えることが容易であり得る。Ｔ１マップのローパスフィルタを使用して、ノイズのためにＴ１値が非常に低い心室内のピクセル位置の一部を捕捉するのにも役立ち得る。Ｓ_CSFは、条件｛Ｔ１（ｒ_i,j,k）＞（４３００ｍｓ－｜オフセット｜）又はＬＰ｛Ｔ１｝（ｒ_i,j,k）＞（４３００ｍｓ－｜オフセット｜）｝を満たすピクセル位置ｒ_i,j,kのセットであり得、式中、ＬＰは、ローパス平均フィルタを表し、「オフセット」は、他の組織を含むリスクでＣＳＦのより多くを捕捉するように調整することができる。最終的なＴ１及びＰＤマップは、式９及び式１０によって説明することができ、

【数8】

（９）

【数9】

（１０）
式中、

【数10】

は、平均Ｍ及び標準偏差σを有する正規分布乱数変数を表す。σ_T1及びσ_PDの値は、各対応するマップの残りのノイズに最適に一致するように選択することができる。σ_T1及びσ_PDの５０ｍｓ及び０．０３の値は、それぞれ、異なるスキャナからの様々なＳＴＡＧＥデータでうまく機能することができる。これらの値は、合成ノイズからの結果が不自然に見える場合、ＳＮＲが非常に高い又は非常に低いデータの調整を必要とする場合がある。この同じプロセスはまた、例えば、ＳＮＲを増加させるための入力として、カーネルサイズ３×３×１の元のＴ１及びＰＤデータ上の平均フィルタを使用して適用することができる。ＣＲＯＷＮが補正及び正規化されたデータに対して実施された後、新しいスピン密度マップは、下付きＣＲＯＷＮ（例えば、ρ_eff-CROWN）でラベル付けすることができる。このＣＲＯＷＮ ＰＤ結果、ρ_eff-CROWNは、ゼロとユニティとの間の値を有することができる。最終的なＣＲＯＷＮ ＰＤ結果、ρ_CROWNは、ゼロとユニティとの間の値を有することができる。

【0049】

改善されたρ及びＲ２^*は、ＣＲＯＷＮを使用して生成することができる。改善されたρマップ（例えば、Ｒ２^*重み付けなしで）及びＲ２^*マップは、様々な異なる方式で生成することができる。これらのマップを生成する従来のＳＴＡＧＥ方法と、ＣＲＯＷＮを用いて改善されたρ及びＲ２^*マップを生成する３つの異なる方法が説明される。

【0050】

いくつかのアプローチでは、ＳＴＡＧＥは、複数のフリップ角度及びエコーからのデータを利用して、ＰＤ、Ｔ１、及びＲ２^*のマップを生成することができる。Ｍ個のフリップ角度とＮ個のエコーの場合、使用されるデータセットの総数は、Ｍ×Ｎにすることができる。Ｍ個のフリップ角度の各々について、最小二乗適合をＮ個のエコーにわたって実施して、Ｒ２^*のマップを生成することができる。これにより、最終ＳＴＡＧＥ Ｒ２^*マップのために一緒に平均化することができるＭ個のＲ２^*マップが生じる可能性がある。その後、各エコーについて、Ｍ個のフリップ角度のセットにわたって最小二乗適合を実施して、Ｎ個のＴ１マップ及び有効ＰＤマップ（Ｔ２^*重み付け）、ρ_effを生成することができる。Ｎ個のＴ１マップは、最終ＳＴＡＧＥ Ｔ１マップのために一緒に平均化することができる。ＳＴＡＧＥ Ｒ１マップは、この平均化されたＴ１マップの逆数であり得る。次に、Ｎ個の有効ＰＤマップの各々を、ＳＴＡＧＥ Ｒ２^*マップを使用して補正して、Ｎ個のＰＤマップ（ＴＥ＝０ｍｓでの）を生成することができる。Ｎ個のＰＤマップは、最終ＳＴＡＧＥ ＰＤマップ（ρ_AVG）のために一緒に平均化することができる。これらのステップは、図３Ａ～図３Ｃにデータフロー図として提示される。図３Ａは、ＳＴＡＧＥを使用してＲ２^*を計算するためのフローチャートを示す。図３Ｂは、ＳＴＡＧＥを使用してρを計算するためのフローチャートを示す。図３Ｃは、ＳＴＡＧＥを使用してＴ１を計算するためのフローチャートを示す。

【0051】

ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築（ＣＲＯＷＮ）は、磁気共鳴撮像システムを含むことができる。ＭＲＩシステムは、少なくとも１つのプロセッサを含むことができる。ＭＲＩシステムは、その上に記憶されたコンピュータコード命令を有するメモリを含むことができる。コンピュータコード命令は、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、少なくとも１つのプロセッサに、取得されたＭＲデータセットを受信させ得る。取得されたＭＲデータセットは、第１のＳＮＲを有することができる。第１のＳＮＲは、取得されたＭＲデータセットのＳＮＲを含むことができる。

【0052】

プロセッサは、取得されたＭＲデータセットから、第１の変数に対応する値の第１のセットを抽出することができる。第１の変数は、第２のＳＮＲを有することができる。第２のＳＮＲは、第１の変数のＳＮＲを含むことができる。第１の変数は、例えば、スピン密度、β、感受性、又は別の変数を含む（例えば、それに対応する）ことができる。第１の変数は、スピン密度の逆数（１／β）に対応することができる。第１の変数は、感受性に対応することができる。取得されたデータは、第１の変数に対応する値を含むことができる。取得されたデータを処理して、第１の変数を生成することができる。

【0053】

プロセッサは、取得されたＭＲデータセットから、第２の変数に対応する値の第２のセットを抽出することができる。第２の変数は、例えば、Ｔ１、Ｒ１、Ｔ２^*、又は別の変数を含む（例えば、それに対応する）ことができる。第２の変数は、Ｔ１の逆数に対応することができる。第２の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。第２の変数は、第１の変数に関連する（例えば、機能的に関連する）ことができる。例えば、Ｔ１の逆数は、関係（例えば、線形関係）を介してスピン密度の逆数に関連することができる。Ｒ２^*は、関係（例えば、線形関係）を介して感受性に関連することができる。Ｒ２^*は、関係（例えば、線形関係）を介してスピン密度の逆数に関連することができる。２つ以上の変数間の関係は、制約関数を導出するために使用することができる。取得されたデータは、第２の変数に対応する値を含むことができる。取得されたデータを処理して、第２の変数を生成することができる。

【0054】

プロセッサは、制約関数（例えば、関係、線形関係、関連など）を適用（例えば、使用、確立、識別、実装、実行など）することができる。制約関数は、第１の変数及び第２の変数の関数を含むことができる。制約関数は、式１によって説明することができる。制約関数は、組織内の鉄の存在を説明するコンポーネントを含むことができる。例えば、２つ以上の変数間の関係は、鉄の存在を説明し、かつそれを補正するために使用することができる。制約関数は、各エコー時間（例えば、ＴＥ１、ＴＥ２、ＴＥ３など）を説明するコンポーネントを含むことができる。

【0055】

コンピュータコード命令は、少なくとも１つのプロセッサに、制約関数に従ってコスト関数（例えば、コスト）を最小化させて、コスト関数解を生成させることができる。コスト関数は、式２によって説明することができる。コスト関数解は、式４及び式５によって説明される予測値を含むことができる。

【0056】

プロセッサは、第１の変数及び第２の変数をコスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することができる。第３のＳＮＲは、第２のＳＮＲよりも大きい場合がある。第３のＳＮＲは、修正された第１の変数のＳＮＲを含むことができる。プロセッサは、任意のフリップ角度（例えば、０°、３°、６°、９°、１２°、１５°、１８°、２１°、２４°など）のシミュレーションされたデータセットを生成することができる。例えば、プロセッサは、修正された第１の変数及び第２の変数を使用して、任意のフリップ角度についてのシミュレーションされたデータセットを生成することができる。任意のフリップ角度で１つ以上の画像を作成することができる。また、任意のＭＲＩパルスシーケンスに対して１つ以上の画像を作成することができる。

【0057】

プロセッサは、取得されたＭＲデータセットから、第３の変数に対応する値の第３のセットを抽出することができる。第３の変数は、例えば、Ｒ１^*又はＴ２^*を含むことができる。プロセッサは、制約関数を適用（例えば、使用）することができる。制約関数は、第１の変数、第２の変数、及び第３の変数の関数であり得る。ＭＲＩデータセットは、４つ以上の変数（例えば、複数の変数）を含むことができる。制約関数は、複数の変数又は複数の変数のサブセットの関数であり得る。２つの変数間の線形関係の場合、制約関数は、式：ｙ＝ｍｘ＋ｂで表すことができる。複数の変数間の線形関係の場合、制約関数は、次の式で表すことができる：

【数11】

。

【0058】

ホワイトノイズを用いた画像の制約付き再構築（ＣＲＯＷＮ）は、様々なアプローチを含むことができる。例えば、第１のアプローチ（例えば、アプローチ１、ＣＲＯＷＮアプローチ１など）では、ＣＲＯＷＮは、各有効スピン密度マップを改善するために使用することができ、各ＴＥでρ_eff-CROWNを与える。ＣＲＯＷＮが各有効スピン密度マップを改善するために使用されると、式

【数12】

はピクセルごとに適合させることができる。この式は、－Ｒ２^*としてのＴＥの関数としての信号のスロープ、及びρ_CROWN及び

【数13】

の値を得ることができるｌｎ ρ_CROWNとしてのインターセプトを与えることができる。これらの新しい画像ρ_CROWN及び

【数14】

は、画像ρ及びＲ２^*のＳＮＲと比較して高いＳＮＲを有することができる。複数のエコーＣＲＯＷＮデータを使用して、ρ_CROWN及び

【数15】

を生成することができる。第１のアプローチは、以下のステップを含むことができる：（１）エコーごとにρ_eff-CROWNを生成するステップ、（２）これらのデータの対数にわたって最小二乗適合を実施するステップ、（３）インターセプトを使用して、ρ_CROWNを決定するステップ、及び（４）スロープを使用して、

【数16】

を決定するステップ。図４は、ＣＲＯＷＮ処理を用いて、ρ_CROWN及び

【数17】

を計算するためのフローチャートを示す。

【0059】

取得されたＭＲデータセットは、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応するデータを含むことができる。例えば、第１のフリップ角度は、低いフリップ角度（例えば、エルンスト角度よりも小さい角度）を含むことができる。エルンスト角度（θ_E）は、ｃｏｓ（θ_E）＝ｅｘｐ（－ＴＲ／Ｔ１）を介して定義される。エルンスト角度は、所与のＴＲ及びＴ１の任意のフリップ角度に対する最大信号強度を与える特定のスピンの励起のためのフリップ角度（例えば、先端角度、ナチュレーション角度など）を含むことができる。第２のフリップ角度は、高いフリップ角度（例えば、エルンスト角度よりも大きい角度）を含むことができる。取得されたＭＲデータセットは、少なくとも１つのエコー時間（例えば、ＴＥ１、ＴＥ２、ＴＥ３等）を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得することができる。

【0060】

第２のアプローチ（例えば、アプローチ２、ＣＲＯＷＮアプローチ２など）では、Ｒ２^*は、ＣＲＯＷＮ処理を使用して、元のマルチエコーＳＴＡＧＥデータの適合から、又はアプローチ１から決定することができる。Ｒ２^*が決定されると、式６、ρ＝ρ_eff／ｅ^{-TE R2*}を再配列することによって、各エコーからの有効スピン密度を補正して、Ｒ２^*重み付けなしのρマップを生成することができる。ＣＲＯＷＮ Ｒ２^*を使用すると、これらのρマップの各々が相当なノイズになる可能性があるが、ＣＲＯＷＮ処理を使用すると、ＳＮＲを劇的に向上させることができる。これの１つの実装形態は、ａ及びｂに対して、それぞれ２．０３／秒及び－１．８１／秒の係数を使用し、次いで、最終的なＣＲＯＷＮρマップ、ρ_AVG-CROWNに対する結果の画像を平均化することである。これは、ρ_CROWNを生成するためのアプローチ１の代替案を提供することができる。

【0061】

改善されたＲ２^*マップを更に生成するために、平均ゼロエコー時間スピン密度を有するＳＴＡＧＥからの元の有効スピン密度マップの比率の対数をとって、ｌｎ［ρ_eff／ρ_avg-CROWN］＝－ＴＥ Ｒ２^*を得ることができる。ＴＥが知られているので、Ｒ２^*マップは、各エコーから計算され、次に、再び、最終的な

【数18】

マップのために平均化することができる。

【0062】

第２のアプローチは、以下のステップを含むことができる：（１）従来のＳＴＡＧＥアプローチを使用して各エコーについてρ_effを生成するステップ、（２）従来のＳＴＡＧＥアプローチを使用してＳＴＡＧＥ Ｒ２^*を生成するステップ、（３）ρ_eff及びＳＴＡＧＥ Ｒ２^*を有する式６を使用して、各エコー（例えば、ρ_TE1、ρ_TE2など）についてρを決定するステップ、（４）各ρにＣＲＯＷＮを適用して、各エコー（例えば、ρ_TE1-CROWN、ρ_TE2-CROWNなど）についてρ_CROWNを取得するステップ、（５）これらを一緒に平均して、ρ_AVG-CROWNを取得するステップ、（６）ρ_eff及びρ_AVG-CROWNを有する式６を使用して、各エコーについて新しいＲ２^*を決定するステップ、（７）これらを一緒に平均して、最終的な

【数19】

を取得するステップ。図５は、ＣＲＯＷＮ処理を使用して、ρ_AVG-CROWNを計算するためのフローチャートを示す。図６は、ＣＲＯＷＮ処理を使用して、Ｒ２^* _AVG-CROWNを計算するためのフローチャートを示す。

【0063】

第２のアプローチでは、取得されたＭＲデータセットは、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含むことができる。取得されたＭＲデータセットは、少なくとも１つのエコー時間（例えば、ＴＥ１、ＴＥ２、ＴＥ３等）を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得することができる。プロセッサは、第３の変数の第１の計算された値を生成することができる。第３の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。第３の変数は、第４のＳＮＲを有することができる。プロセッサは、修正された第１の変数を使用して、修正された第３の変数の第２の計算された値を生成することができる。修正された第３の変数は、

【数20】

を含むことができる。修正された第３の変数は、第５のＳＮＲを有することができる。第５のＳＮＲは、第４のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0064】

一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、複数のエコー時間のための第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含むことができる。プロセッサは、複数のエコー時間にわたって、第１の変数及び修正された第１の変数のうちの少なくとも１つに対する重み付け平均値を生成することができる。例えば、プロセッサは、スピン密度（例えば、ρ_AVG-CROWN）又はＲ２^*（例えば、

【数21】

）の重み付け平均を生成することができる。

【0065】

第３のアプローチ（例えば、アプローチ３、ＣＲＯＷＮアプローチ３など）は、ＰＤ及びＲ２^*を改善するためにρ_effではなくρ_eff-CROWNで開始することを除いて、第２のアプローチと同様であり得る（例えば、ρ_eff-CROWN／ｅ^{-TE R2*}を使用して、ρ_avg-CROWNを取得し、次いでｌｎ［ρ_eff-CROWN／ρ_avg-CROWN］を取得して、

【数22】

を取得する）。第３のアプローチは、以下のステップを含むことができる：（１）各エコーについてρ_eff-CROWNを生成するステップ、（２）従来のＳＴＡＧＥアプローチを使用して、ＳＴＡＧＥ Ｒ２^*を生成するステップ、（３）ρ_eff-CROWN及びＳＴＡＧＥ Ｒ２^*を有する式６を使用して、各エコーについてρ_CROWN（例えば、ρ_TE1|CROWN、ρ_TE2|CROWNなど）を決定するステップ、（４）各ρ_CROWNにＣＲＯＷＮを再度適用して、各エコーについてρ_CROWN ²（例えば、ρ_TE1-CROWN ²、ρ_TE2-CROWN ²など）を取得するステップ、（５）これらを平均して、ρ_AVG-CROWN ²を取得するステップ、（６）ρ_eff-CROWN及びρ_AVG-CROWN ²を有する式６を使用して、各エコーについて新しいＲ２^*を決定するステップ、（７）これらを平均して、最終的な

【数23】

を取得するステップ。図７は、ＣＲＯＷＮ処理を使用してρ_AVG-CROWN ²を計算するためのフローチャートを例示している。図８は、ＣＲＯＷＮ処理を使用してＲ２^* _AVG-CROWN ²を計算するためのフローチャートを例示する。

【0066】

第３のアプローチの一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含むことができる。取得されたＭＲデータセットは、少なくとも１つのエコー時間（例えば、ＴＥ１、ＴＥ２、ＴＥ３等）を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得することができる。修正された第１の変数は、第１の修正された第１の変数を含むことができる。第１の修正された第１の変数は、有効なスピン密度（例えば、ρ_eff）を含むことができる。プロセッサは、第３の変数の第１の計算された値を生成することができる。第３の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。第３の変数は、第４のＳＮＲを有することができる。プロセッサは、少なくとも２つのエコー時間の各々における第１の修正された第１の変数、及び第３の変数を使用して、第２の修正された第１の変数を生成することができる（例えば、ρ_TE1|CROWN、ρ_TE2|CROWN、ρ_TE3|CROWNなど）。プロセッサは、第６のＳＮＲを有する第３の修正された第１の変数（例えば、ρ_TE1-CROWN ²、ρ_TE2-CROWN ²、ρ_TE3-CROWN ²など）を生成するために、少なくとも２つのエコー時間の各々における第２の修正された第１の変数、及び第２の変数をコスト関数解への入力として使用する（例えば、適用する）ことができる。第６のＳＮＲは、第３のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0067】

第３のアプローチの一部の実施形態では、プロセッサは、第３の変数の第２の計算された値（例えば、Ｒ２^* _TE1-CROWN ²、Ｒ２^* _TE2-CROWN ²、Ｒ２^* _TE3-CROWN ²など）を生成することができる。第３の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。第３の変数は、第７のＳＮＲを有することができる。第７のＳＮＲは、第４のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0068】

一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、複数のエコー時間のための第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含むことができる。プロセッサは、複数のエコー時間にわたって、第１の変数及び修正された第１の変数のうちの少なくとも１つに対する重み付け平均値を生成することができる。例えば、プロセッサは、スピン密度（例えば、ρ_AVG-CROWN ²）又はＲ２^*（例えば、Ｒ２^* _AVG-CROWN ²）の重み付け平均を生成することができる。一部の実施形態では、プロセッサは、スピン密度画像（例えば、ＴＥ＝０、真のスピン密度画像など）を生成することができる。

【0069】

アプローチ２と比較して、アプローチ３のいくつかの中間ステップにはいくつかのわずかに異なる表記を使用することができる。アプローチ３では、（ρ_eff-CROWNを生成するために）Ｒ２^*を補正する前にＣＲＯＷＮが適用されるため、Ｒ２^*補正後のこれらのρマップをρ_TEi|CROWNと呼ぶことができる。次に、ＣＲＯＷＮが２回目に適用された後、表記_CROWN ²を使用することができる。説明を伴う用語の表を表３に示す。

【表3】

【0070】

表３は、本開示に説明されている図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８で使用されている異なる用語の説明を示す。表３は、用語がどのアプローチで使用されるか、及び／又はどのアプローチから生成されるかを示す。例えば、ρ_AVGは、従来のＳＴＡＧＥアプローチで生成することができるが、アプローチ１～３のいずれにも使用されない。一方で、ρ_TEi-CROWNは、アプローチ２で生成され、その中でそれを更に使用して、最終的なρ_AVG-CROWN及びＲ２^* _AVG-CROWNを生成することができる。

【0071】

プロセッサは、第８のＳＮＲを有するシミュレーションされたＭＲデータセットを生成することができる。第８のＳＮＲは、第１のＳＮＲよりも大きい場合がある。プロセッサは、修正された第１の変数を使用することによって、シミュレーションされたＭＲデータセットを生成することができる。シミュレーションされたＭＲデータセットは、取得されたデータセットのＳＮＲよりも大きいＳＮＲを有することができる。

【0072】

一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、エコー時間の第１のセットを含む。プロセッサは、シミュレーションされたＭＲデータセットを生成することができる。シミュレーションされたＭＲデータセットは、エコー時間の第２のセットを含むことができる。エコー時間の第２のセットは、エコー時間の第１のセットとは異なることができる。プロセッサは、修正された第１の変数及び第２の変数、並びに修正された第３の変数を使用することによって、シミュレーションされたＭＲデータセットを生成することができる。

【0073】

図９Ａ～図９Ｅは、図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示されるρ_effマップ及びρマップを示す。ρ_effマップ及びρマップは、７．５ｍｓのエコー時間で単一のエコーに対応することができる。図９Ａは、いずれかのＣＲＯＷＮが実施される前のρ_eff（ＴＥ１）を描示し、図３Ｂに対応する。図９Ｃは、任意のＣＲＯＷＮが実施される前のρ_TE1を描示し、図５に対応する。図９Ｂは、ρ_eff-CROWN（ＴＥ１）を描示し、その使用方法は、図４、図７、及び図８に見ることができる。図９Ｄは、ρ_TE1-CROWNを描示し、これは、図９Ｃのρ_TE1上でＣＲＯＷＮが実施された結果であり得る。黒質（ＳＮ）及び赤核（ＲＮ）のコントラストは、ＣＲＯＷＮ後に増加するように見えることがあり、これは、鉄のＲ１マップを補正しないことに起因する可能性がある。図９Ｅは、図７からのρ_TE1-CROWN ²を描示し、Ｒ２^*についてρ_eff-CROWN（ＴＥ１）を補正した後、２回目のＣＲＯＷＮを適用した結果である。

【0074】

新しい画像は、ＣＲＯＷＮ ＰＤ及びＴ１マップから生成することができる。ＣＲＯＷＮ画像はまた、元のフリップ角度で画像をシミュレーションし、元の収集されたものよりも高品質の画像を作成するために使用することができる。所与の組織パラメータＴ１、ρ、及びＴ２^*について、撮像パラメータＴＲ、ＴＥ、及びフリップ角度θと共に、損なわれたＧＲＥスキャンからの予測信号Ｓは、式１１として得られる。

【数24】

（１１）

【0075】

これらのＣＲＯＷＮ処理されたマップは、それらを作成するために使用された損なわれたＧＲＥデータセットを再生成するために、式１１に入力することができる。結果のＳＮＲは、元の画像と比較することができる。更に、Ｔ１、ＰＤ、及びＴ２^*の関数として、数学的によく理解された信号挙動を有する任意のスキャンは、任意の撮像パラメータでシミュレーションすることができる。これは、実際のシーケンスを使用して取得されたものよりも優れたＳＮＲを提供することができ、ＣＲＯＷＮ処理は、元々収集されたデータであってもＳＮＲを改善するための強力なツールになる。

【0076】

図１０は、シミュレーションで使用されるテスト画像を例示している。シミュレーションでは、５つの異なる組織タイプを使用することができる。各環状領域は、１つの組織タイプを表すことができる。強度のない背景正方形を外側領域として追加することができる。テスト画像は、各環状の領域が１つの組織タイプを表す、埋め込まれた正方形のセットから構築することができる。第１に、元の信号強度は、式１１を使用して計算することができる。シミュレーションには、０．６、０．７、０．８、０．９、及び１の範囲のスピン密度値を有する５つのタイプの組織を使用することができ、対応するＴ１値は、Ｒ１＝２．０３／秒^*β－１．８１／秒を使用して計算することができる。２５ｍｓのＴＲ及び０ｍｓのＴＥは、６°及び２４°のデータの両方を生成するために使用することができる。外側境界領域は、ゼロの信号強度を有するように設定することができる。６°及び２４°のマグニチュード画像の最終値を表４に示す。

【表4】

【0077】

表４は、従来のＣＲＯＷＮ ＰＤ及びＴ１マップを生成するための領域１～５のＭＲＩマグニチュードのシミュレーションで使用される初期信号を示す。

【0078】

例証的な場合として、次いで、ガウスノイズを元の信号に追加することができる。ノイズの量は、６°のマグニチュード画像で領域１からの信号の１０％に設定することができる。第２に、ＰＤマップ及びＴ１マップは、式１１の線形変換に基づいて生成することができる。最後に、ＣＲＯＷＮをＰＤマップ及びＴ１マップに適用して、ノイズを除去することができる。６°及び２４°のマグニチュード画像を再現して、結果を元のデータと比較することができる。ＣＲＯＷＮ処理のシミュレーション結果を図１１に示す。より現実的な状況をシミュレーションするために、１０％ガウスノイズ（例えば、６°のマグニチュードの画像の中心正方形の信号に対する）を各画像に追加することができる。ＰＤ及びＴ１マップは、６°及び２４°のマグニチュード画像を使用して生成することができ、次に、ＣＲＯＷＮプロセスを両方のマップに適用することができる。ＣＲＯＷＮ処理されたＰＤマップ及び元のＴ１マップを使用して、６°及び２４°のマグニチュード画像を再現することができる。

【0079】

撮像アプローチとしては、２つの異なるＭＲＩスキャナ上の２つの異なる個体から２セットのＳＴＡＧＥデータを収集することができる。ＳＴＡＧＥデータの第１のセットは、以下の撮像パラメータを使用して、６４チャネルのヘッド／ネックコイルを備えた３Ｔ Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｐｒｉｓｍａスキャナ上で収集することができる：０．６７ｍｍ×１ｍｍ×１．３４ｍｍの解像度、ＦＯＶ＝２５６ｍｍ×１９２ｍｍ（最終マトリックス３８４×２８８）、ＴＥ１＝７．５ｍｓ、ＴＥ２＝１５ｍｓ、及びＴＥ３＝２２．５ｍｓ、ＴＲ＝２９ｍｓ、帯域幅＝１８０Ｈｚ／ピクセル、ＦＡ＝６°及び２７°、ＰＦＰ＝７／８、楕円サンプリングを使用すること、軸撮像平面、及び平行加速度係数＝３。総撮像時間は、６分４２秒であり得る。

【0080】

ＳＴＡＧＥデータの第２のセットは、以下の撮像パラメータを使用して、１６チャネルのヘッド／ネックコイルを備えた３Ｔ Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｓｋｙｒａ上で収集することができる：０．６７ｍｍ×１ｍｍ×１．３４ｍｍの解像度、ＦＯＶ＝２５６ｍｍ×１９２ｍｍ（最終マトリックス３８４×２８８）、ＴＥ１＝７．５ｍｓ、ＴＥ２＝１２．５ｍｓ、及びＴＥ３＝１７．５ｍｓ、ＴＲ＝２５ｍｓ、帯域幅＝２２０Ｈｚ／ピクセル、ＦＡ＝６°及び２４°、部分フーリエ係数＝７／８、楕円サンプリングを使用すること、及び平行加速度係数＝２。総撮像時間は、８分３０秒であり得る。取得後、ＳＴＡＧＥデータを処理して、Ｔ１及び有効スピン密度マップを生成することができ、両方とも、Ｂ１送信／受信不均一性について補正される。

【0081】

図１２は、複数ＳＴＡＧＥ ＰＤマップ上で実施されるＣＲＯＷＮ処理の実施例を示す。ＳＴＡＧＥ ＰＤマップは、３Ｔ Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｐｒｉｓｍａ ＳＴＡＧＥデータから作成することができる。ＳＴＡＧＥ行（例えば、最上位行）のゼロ（ＴＥ＝０ｍｓ）のエコー時間は、（例えば、ρ_eff-CROWNではなくρ_effを使用することを除いて、アプローチ１に類似している）３つの有効なＳＴＡＧＥ ＰＤマップにわたる線形適合のインターセプトから決定することができる。使用されるＣＲＯＷＮ係数は、表２からのものであり得る。ＣＲＯＷＮ行（例えば、最下位行）が示される。ノイズ低減の最も劇的な効果は、初期推定値が最もノイズの多いゼロ（ＴＥ＝０ｍｓ）のエコー時間で見ることができる。ＴＥ＝６０ｍｓのＰＤマップは、Ｒ２^*マップ及びρ_AVGマップ（例えば、ＣＲＯＷＮ及びＳＴＡＧＥバージョンの両方）の両方を使用してシミュレーションされて、ユニークなＴ２^*コントラストを作成するために生成することができるエコー時間の長さを示すことができる。

【0082】

図１３は、図１２（ＴＥ＝０ｍｓ）に示す同じスライスからのピクセルを使用したＳＴＡＧＥ及びＣＲＯＷＮ処理マップの異なる組み合わせのＲ１値対β値の散布図を例示している。ＣＲＯＷＮ処理の効果は、ＣＲＯＷＮ前の点のノイズ分布（ＳＴＡＧＥ Ｒ１対ＳＴＡＧＥβ）から、最初に式４（ＳＴＡＧＥ Ｒ１対ＣＲＯＷＮβ）を使用してＣＲＯＷＮをβ値のみに適用することから見られるより緊密な分布、最後に式５（ＣＲＯＷＮ Ｒ１対ＣＲＯＷＮβ）を使用してＣＲＯＷＮβ値からＲ１を再計算することから見られる完全な線形分布まで、段階的に見ることができる。

【0083】

図１４Ａ～図１４Ｈは、３Ｔ Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｓｋｙｒａ ＳＴＡＧＥデータを使用したフォワードシミュレーションデータのためのＣＲＯＷＮ処理の有効性を示す。ＣＲＯＷＮシミュレーション画像は、式１１への入力として、ＳＴＡＧＥ Ｔ１、ρ_AVG-CROWN、及びＲ２^* _AVG-CROWNを使用して生成することができる。Ｓｋｙｒａからの元のデータは、図１４Ａ、図１４Ｃ、図１４Ｅ、及び図１４Ｇにおいて見ることができ、それぞれ、図１４Ｂ、図１４Ｄ、図１４Ｆ、及び図１４Ｈにおいて、ＣＲＯＷＮからのそれらの対応するフォワードシミュレーションデータと共に見ることができる。図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｃ、及び図１４Ｄは、６°ＳＴＡＧＥデータを示しており、図１４Ｅ、図１４Ｆ、図１４Ｇ、及び図１４Ｈは、２４°ＳＴＡＧＥデータを示している。図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｅ、及び図１４Ｆは、ＴＥ＝７．５ｍｓからのものであり、図１４Ｃ、図１４Ｄ、図１４Ｇ、及び図１４Ｈは、ＴＥ＝２２．５ｍｓからのものである。低フリップ角度（ＦＡ＝６°）画像は、図１４Ａ及び図１４Ｃに示されるように、非常にノイズが多く、受信電界の不均一性に苦しむ可能性があるが、ＣＲＯＷＮ／ＳＴＡＧＥのシミュレーションされたＦＡ＝６°画像は、図１４Ｂ及び図１４Ｄに示されるように、ＳＮＲ及び均一性を著しく改善している。

【0084】

図１４Ａは、ＣＲＯＷＮ処理の前（例えば、その前）の短いエコー時間（ＴＥ）を有するスピン密度重み付け画像を示す。図１４Ｂは、図１４Ａを生成するために使用されるデータのＣＲＯＷＮ処理後（例えば、ポスト）の短いエコー時間を有するスピン密度重み付け画像を示す。図１４Ａ及び図１４Ｂは、破線円によって包含される領域（例えば、同じ領域）を描示する。図１４Ｂは、周囲の組織から区別可能（例えば、視覚的に区別可能、区別可能）である不均一性（例えば、腫瘍）を示すＣＲＯＷＮシミュレーション画像を描示する。この画像では、ＣＲＯＷＮ処理された画像は、ＣＲＯＷＮ処理前の画像（例えば、ＳＴＡＧＥ画像、前処理された画像）よりも高い信号対ノイズ比を有するため、不均一性が周囲の組織から区別することができる。図１４Ａは、破線円によって包含される対応する領域を描示する。この画像では、不均一性は、画像が図１４Ｂのものよりも低い信号対ノイズ比を有するため、周囲の組織から明確に区別できない場合がある。

【0085】

図１４Ｃは、ＣＲＯＷＮ処理前の長いエコー時間（例えば、図１４Ａ及び図１４Ｂに示される画像のエコー時間と比較して長い）を有するスピン密度重み付け画像を示す。図１４Ｄは、図１４Ｃを生成するために使用されるデータのＣＲＯＷＮ処理後の長いエコー時間を有するスピン密度重み付け画像を示す。図１４Ｅは、ＣＲＯＷＮ処理前の短いエコー時間を有するＴ１重み付け画像を示す。図１４Ｆは、図１４Ｅを生成するために使用されるデータのＣＲＯＷＮ処理後の短いエコー時間を有するＴ１重み付け画像を示す。図１４Ｇは、ＣＲＯＷＮ処理前の長いエコー時間（例えば、図１４Ｅ及び図１４Ｆに示される画像のエコー時間と比較して長い）を有するＴ１重み付け画像を示す。図１４Ｈは、図１４Ｇを生成するために使用されるデータのＣＲＯＷＮ処理後の長いエコー時間を有するＴ１重み付け画像を示す。

【0086】

ＭＲＩシステムは、位置のセットで取得されたＭＲデータセットに対応する値の第３のセットを含むことができる。位置のセットは、マップ（例えば、スピン密度マップ）に対応することができる。値の第３のセットのサブセットは、所定の閾値を満たすことができる。例えば、値の第３のセットのサブセットは、所定の閾値よりも大きいか、又は所定の閾値よりも小さい場合がある。値の第３のセットのサブセットは、位置のセットのサブセットを含むことができる。位置のセットのサブセットは、血管の場所に対応することができる。ＭＲＩシステムは、シミュレーションされたＭＲデータセットを含むことができる。シミュレーションされたＭＲデータセットは、位置のセットのサブセットにおける値の第４のセットを含むことができる。値の第４のセットは、血管の場所における値を含むことができる。位置のセットのサブセットは、血管の場所を含むことができる。プロセッサは、位置のセットでの値の第４のセットを、位置のセットでの値の第３のセットのサブセットと置き換えることができる。例えば、プロセッサは、元のスピン密度マップからの血管の画像を改善されたスピン密度マップにオーバーレイすることができる。改善されたスピン密度マップは、元のスピン密度マップのＳＮＲよりも大きいＳＮＲを有することができる。

【0087】

図１５は、Ｐｒｉｓｍａデータセットからρマップ及びＲ２^*マップを生成する異なる方法の実施例を示す。表３並びに図３Ａ～図３Ｃ及び図４～図８に描示される表記を使用して、左から右へ、上の行は、ＳＴＡＧＥ Ｒ２^*、Ｒ２^* _CROWN、Ｒ２^* _AVG-CROWN、及びＲ２^* _AVG-CROWN ²を描示する。下の行は、ρ_AVG、ρ_CROWN、ρ_AVG-CROWN、及びρ_AVG-CROWN ²を描示する。アプローチ２と３は、ρでうまく機能することができる。アプローチ３は、Ｒ２^*でうまく機能することができる。

【0088】

ＣＲＯＷＮ処理の有効性は、シミュレーション結果については図１０及び図１１に、インビボ結果については図１２、図１３、図１４Ａ～図１４Ｈ、及び図１５に示すことができ、ここで、元のノイズの多いスピン密度マップ、Ｒ２^*マップ、及び低フリップ角度画像は、有意に改善されたことを見ることができる。

【0089】

図２に示されるように、シミュレーションにおける領域１からの（β、Ｒ１）の値をプロットして、ＣＲＯＷＮ前後のβ及びＲ１の変化を比較することができる。βの範囲は、［１．２５、２．２］から［１．５、１．８２］に低減することができ、これは、スピン密度マップのノイズが減少するべきであり、したがって、スピン密度マップのＳＮＲが増加するべきであることを示唆し得る。しかしながら、Ｒ１の範囲は、［１．４、１．８］から［１．２５、２．０］に増加させることができ、これは、Ｔ１マップにおけるノイズが減少せず、ＣＲＯＷＮ処理後にＴ１マップのＳＮＲが改善されない場合があることを示唆し得る。この同じ効果は、図１３に示されるように、インビボデータで見ることができる。これらの予測は、表５に示されるシミュレーションで検証することができ、ここで、各領域のスピン密度マップのＳＮＲは、ＣＲＯＷＮ処理後に増加し得ることが分かる。しかしながら、領域１、２、及び３のＴ１マップのＳＮＲは、ＣＲＯＷＮ後に低下する可能性がある。この効果を念頭に置いて、元のＴ１マップは、ＣＲＯＷＮ処理されたＴ１マップの代わりに使用されて、新しいＣＲＯＷＮ６°（図１４Ｄ）及び２４°マグニチュード画像を再現することができる。

【表5】

【0090】

表５は、ＣＲＯＷＮ処理前後のシミュレーションデータのＳＮＲ値を示す。６°マグニチュード画像についての領域１からの信号の１０％のガウスノイズは、６°及び２４°の生成されたマグニチュード画像内の全ての領域に使用することができる。

【0091】

図１１に示すように、ノイズは、スピン密度マップのＣＲＯＷＮ処理後に大幅に減少し得る。ＳＮＲは、全ての領域について著しく改善することができるが、表５の領域４及び５において劇的に改善され得る。ＣＲＯＷＮ後の６°及び２４°のマグニチュード画像、特に表５の領域１～４のノイズを大幅に低減することができる。ＣＳＦを表す領域５のＳＮＲは、有意に改善しない場合がある。これは、元のＴ１マップからの領域５の低ＳＮＲ、及び６°がＣＳＦのエルンスト角度を下回らないという事実の結果であり得る。２°又は何らかの他の角度などの、６°未満のフリップ角度データセットもまた収集されていた場合には、ＳＮＲ効果の同様の改善が見られていたであろう。図１１に示されるボックスは、異なる組織特性（例えば、スピン密度値、Ｔ１値など）を有することができる。組織特性は、互いに関連することができる。

【0092】

ＣＲＯＷＮは、ＳＮＲを改善することを目的とするほとんどの他の方法の場合と同様に、画像構造を修正又はぼかすことなくＳＮＲを改善するための強力なツールを提供することができる。ＣＲＯＷＮ処理は、元のＰＤ推定だけでなく、元の低及び高フリップ角度画像並びに任意のフリップ角度又は任意の他のＭＲＩパルスシーケンスからの画像についての任意の他の画像についても、改善されたＳＮＲをもたらすことができる。ＣＲＯＷＮ処理は、ＳＴＡＧＥ撮像、任意の他のマルチフリップアングルアプローチ、又はスピン密度マップ及びＴ１マップの両方を生成する任意の方法と併せて機能することができる。ＣＲＯＷＮ処理は、２つの別々のスキャナからの２つの別々のインビボデータセットに正常に適用されることによって、「スキャナに依存しない」ことができる。しかしながら、他の磁場強度については、組織のＴ１値が異なる磁場強度について変化し得るため、新しい係数を決定することができる。ＣＲＯＷＮ処理は、ＳＮＲが本質的に悪化する低電界強度用途に使用することができる。

【0093】

鉄含有量のＴ１への影響を補正することができる。Ｒ１対β＝１／ρの関係は、組織中に鉄が存在しない場合に合理的に良好に挙動することができる。しかしながら、鉄は、組織のＲ１値を変化させる可能性がある。ＣＲＯＷＮ処理のための線形係数ａ及びｂを決定するために使用される異なる組織のＲ１値は、鉄が存在しないという仮定の下であり得る。不適切な関係が組織に強制された場合、期待される結果を修正することができ、正しい組織特性が失われ、画像のコントラストが失われる可能性がある。異なる組織の鉄含有量は、ＣＲＯＷＮを適用する前に、Ｒ１の測定値を補正するために使用することができる。図１６Ａ及び図１６Ｂに示される実施例では、健康な成人ボランティアからの１セットのデータを３Ｔスキャナ上で取得して、異なる深部ＧＭの水分の関数としてＲ１値を計算することができる。感受性（例えば、定量的感受性）、Ｔ１、及びプロトン密度は、異なる深部ＧＭ構造の各々について測定することができる。Ｒ１値を補正して、組織内の常磁性造影剤のように作用することができる鉄のＴ１還元性を除去し、Ｒ１と水分との間の原始的な関係を見つけることができる。制約関数は、組織内の鉄の存在を説明するコンポーネントを含むことができる。例えば、２つ以上の変数間の関係は、鉄の存在を説明し、かつそれを補正するために使用することができる。

【0094】

Ｔ１短縮に対する鉄の効果を補正するために、Ｒ１と感受性との間の関係を評価することができる。図１６Ａに示されるように、Ｒ１と深部ＧＭの３Ｔでの感受性との間の関係は、Ｒ１＝１．３７／秒／ｐｐｍ^*χ（ｐｐｍ）＋０．８６／秒であり得る。この線形関係から、組織から組織へのＲ１における変化は、ΔＲ１＝１．３７／秒／ｐｐｍ^*Δχ（ｐｐｍ）を介した感受性における変化に関連することができる。補正されたＲ１は、測定されたＲ１からΔＲ１を減算することによって計算することができる。鉄の存在は、Ｔ１値を低下させる可能性があるが、プロトン密度は、影響を受けない。したがって、Ｒ１と感受性との間の関係は、鉄のＴ１還元効果を補正するために使用することができる。

【0095】

図１６Ｂは、鉄分補正後、Ｒ１対βのスロープが２．４２／秒～２．０１／秒に、インターセプトが２．１９／秒～１．７８／秒に低下したことを示す。表１に適合し、同様にＷＭを含む結果は、Ｒ１＝２．０３／秒^*β－１．８１／秒という以前の式につながり、皮質ＧＭのＴ１により適合することができる。ＣＲＯＷＮを使用する場合、感受性効果を含むＲ１の式は、Ｒ１_ironfree＝Ｒ１_meas－ΔＲ１＝２．０３／秒^*β－１．８１／秒になる。

【0096】

鉄補正の前後のＲ１の実施例が、ＣＲＯＷＮから生成されて得られたＰＤマップと共に、図１７Ａ～図１７Ｅに示されている。鉄について補正されていないＲ１マップ（図１７Ａ）を使用してＣＲＯＷＮ ＰＤマップ（図１７Ｄ）を生成することと、鉄について補正されたＲ１マップ（図１７Ｃ）を使用してＣＲＯＷＮ ＰＤマップ（図１７Ｅ）を生成することとの比較。図５に描示されるアプローチ２は、これらのＰＤマップを生成するために使用することができる。Ｒ１マップは、図３Ｃに描示されるＳＴＡＧＥ Ｔ１マップの逆数であり得る。補正マップ、ΔＲ１＝１．３７／秒／ｐｐｍ^*Δχ（ｐｐｍ）は、２０ｐｐｂの閾値を使用して、図１７Ｂにおいて見ることができる。３Ｔ Ｓｉｅｍｅｎｓ Ｐｒｉｓｍａデータセットを使用することができる。

【0097】

閾値を下回る場合には感受性がゼロであると仮定する閾値を設定することができる。これは、例えば、閾値が２５ｐｐｂである場合、Ｒ１に０．０３５／秒のみの変化をもたらす非常に小さな効果を有することができる。この閾値は、ＱＳＭデータセット内の固有のＳＮＲに基づいて選択することができる。所与のノイズレベル（例えば、白質又は視床領域で決定されるなど）について、閾値をノイズレベルの２倍になるように選択することは、許容可能であり得るが、３倍は、鉄含有量からのＴ１変化の推定に対するノイズの影響が少ないより控えめなアプローチであろう。鉄のＴ１還元効果を補正した後の感受性、Ｔ１、及びβ、並びにＲ１及びＴ１値の初期測定値を表６に示す。

【表6】

【0098】

表６は、鉄のＴ１還元効果を補正した後の感受性、Ｔ１、及びβ、並びにＲ１及びＴ１値の初期測定値を示す。

【0099】

図１８は、磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）の方法を示す。要約すると、方法１８００は、取得された磁気共鳴（ＭＲ）データセットを受信することを含むことができる（ブロック１８０５）。方法１８００は、値の第１のセット及び値の第２のセットを抽出することを含むことができる（ブロック１８１０）。方法１８００は、制約関数を適用することを含むことができる（ブロック１８１５）。方法１８００は、コスト関数を最小化することを含むことができる（ブロック１８２０）。方法１８００は、第１の変数をコスト関数に入力することを含むことができる（ブロック１８２５）。

【0100】

方法１８００は、取得されたＭＲデータセットを受信することを含むことができる（ブロック１８０５）。取得されたＭＲデータセットは、第１のＳＮＲを有することができる。取得されたＭＲデータセットは、第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含むことができる。取得されたＭＲデータセットは、少なくとも１つのエコー時間を使用して解剖学的領域を撮像することによって取得することができる。

【0101】

方法１８００は、値（例えば、値の第１のセット及び値の第２のセット）を抽出することを含むことができる（ブロック１８１０）。値の第１のセットは、第１の変数に対応することができる。第１の変数は、第２のＳＮＲを有することができる。値の第２のセットは、第２の変数に対応することができる。方法１８００は、取得されたＭＲデータセットから、値の第３のセットを抽出することを含むことができる。値の第３のセットは、第３の変数に対応することができる。第１の変数は、スピン密度の逆数に対応することができ、第２の変数は、Ｔ１の逆数に対応することができる。第１の変数は、感受性に対応することができ、第２の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。第１の変数は、スピン密度の逆数に対応することができ、第２の変数は、Ｒ２^*に対応することができる。

【0102】

方法１８００は、制約関数を適用することを含むことができる（ブロック１８１５）。制約関数は、第１の変数及び第２の変数の関数であり得る。制約関数は、第１の変数、第２の変数、及び第３の変数の関数であり得る。制約関数は、複数の変数の関数であり得る。制約関数は、組織内の鉄の存在を説明するコンポーネントを含むことができる。制約関数は、各エコー時間を説明するコンポーネントを含むことができる。制約関数は、式１によって説明される制約関数を含むことができる。

【0103】

方法１８００は、コスト関数を最小化することを含むことができる（ブロック１８２０）。コスト関数は、制約関数に従って最小化して、コスト関数解を生成することができる。コスト関数は、式２によって説明されるコスト関数を含むことができる。

【0104】

方法１８００は、変数（例えば、第１の変数）をコスト関数に入力することを含むことができる（ブロック１８２５）。第１の変数をコスト関数解に入力して、第３のＳＮＲを有する修正された第１の変数を生成することができる。第３のＳＮＲは、第２のＳＮＲよりも大きい場合がある。方法１８００は、修正された第１の変数及び第２の変数を使用して、任意のフリップ角度についてのシミュレーションされたデータセットを生成することを含むことができる。

【0105】

一部の実施形態では、方法１８００は、Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することを含むことができる。第３の変数は、第４のＳＮＲを有することができる。方法１８００は、修正された第１の変数を使用して、修正された第３の変数の第２の計算された値を生成することを含むことができる。修正された第３の変数は、第５のＳＮＲを有することができる。第５のＳＮＲは、第４のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0106】

一部の実施形態では、方法１８００は、Ｒ２^*に対応する第３の変数の第１の計算された値を生成することを含むことができる。第３の変数は、第４のＳＮＲを有することができる。方法１８００は、少なくとも２つのエコー時間の各々における第１の修正された第１の変数、及び第３の変数を使用して、第２の修正された第１の変数を生成することを含むことができる。方法１８００は、第６のＳＮＲを有する第３の修正された第１の変数を生成するために、少なくとも２つのエコー時間の各々における第２の修正された第１の変数、及び第２の変数をコスト関数解への入力として使用すること（例えば、適用すること）を含むことができる。第６のＳＮＲは、第３のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0107】

一部の実施形態では、方法１８００は、Ｒ２^*に対応する第３の変数の第２の計算された値を生成することを含むことができる。第３の変数は、第７のＳＮＲを有することができる。第７のＳＮＲは、第４のＳＮＲよりも大きい場合がある。一部の実施形態では、方法１８００は、修正された第１の変数を使用して、第８のＳＮＲを有するシミュレーションされたＭＲデータセットを生成することを含むことができる。第８のＳＮＲは、第１のＳＮＲよりも大きい場合がある。

【0108】

一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、エコー時間の第１のセットを含む。方法１８００は、修正された第１の変数及び第２の変数、並びに修正された第３の変数を使用して、シミュレーションされたＭＲデータセットを生成することを含むことができる。シミュレーションされたＭＲデータセットは、エコー時間の第２のセットを含むことができる。エコー時間の第２のセットは、エコー時間の第１のセットとは異なることがある。

【0109】

一部の実施形態では、取得されたＭＲデータセットは、複数のエコー時間のための第１のフリップ角度及び第２のフリップ角度に対応する、データを含む。方法１８００は、複数のエコー時間にわたって、第１の変数及び修正された第１の変数のうちの少なくとも１つに対する重み付け平均値を生成することを含むことができる。一部の実施形態では、方法１８００は、スピン密度画像を生成することを含むことができる。

【0110】

本明細書に説明される主題の実施形態及び動作は、デジタル電子回路の中に、又はコンピュータソフトウェアの中に、ファームウェア、又は本明細書に開示された構造物及びそれらの構造的等価物を含むハードウェア、又はそれらの１つ以上の組み合わせで、実装することができる。本明細書に説明される主題は、１つ以上のコンピュータプログラムとして、例えば、データ処理装置による実行、又はデータ処理装置の動作を制御するために、１つ以上のコンピュータ記憶媒体に符号化されたコンピュータプログラム命令の１つ以上の回路として、実装することができる。代替的に又は追加的に、プログラム命令は、人工的に生成された伝搬信号上に、例えば、データ処理装置による実行のために好適な受信装置に送信するための情報を符号化するために生成される、機械生成の電気、光、又は電磁信号上に符号化することができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読記憶デバイス、コンピュータ可読記憶基板、ランダムアクセス若しくはシリアルアクセスメモリアレイ若しくはデバイス、又はそれらの１つ以上の組み合わせの中に含めることができるか、又は含められる。更に、コンピュータ記憶媒体は、伝搬信号ではないが、コンピュータ記憶媒体は、人工的に生成された伝搬信号中に符号化されたコンピュータプログラム命令のソース又は送信先とすることができる。コンピュータ記憶媒体はまた、１つ以上の別個の構成要素又は媒体（例えば、複数のＣＤ、ディスク、又は他の記憶デバイス）の中に含めることができるか、又は含められる。

【0111】

本明細書に説明される動作は、１つ以上のコンピュータ可読記憶デバイスに記憶された、又は他のソースから受信されたデータに対してデータ処理装置によって実施することができる。「データ処理装置」又は「コンピューティングデバイス」という用語は、例として、プログラマブルプロセッサ、コンピュータ、チップ上のシステム、若しくはこれらの複数のもの、又は前述の組み合わせを含む、データを処理するための様々な装置、デバイス、及びマシンを包含する。装置は、特殊用途の論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）を含むことができる。装置はまた、ハードウェアに加えて、問題のコンピュータプログラムの実行環境を構築するコード、例えば、プロセッサファームウェア、プロトコルスタック、データベース管理システム、オペレーティングシステム、クロスプラットフォームのランタイム環境、仮想マシン、又はそれらの１つ以上の組み合わせを構成するコード、を含むことができる。装置及び実行環境は、ウェブサービス、分散コンピューティング、及びグリッドコンピューティングインフラストラクチャなどの様々な異なるコンピューティングモデルインフラストラクチャを実現することができる。

【0112】

コンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、スクリプト、又はコードとしても知られる）は、コンパイルされる言語又は解釈される言語、宣言的又は手続き的言語を含む任意の形態のプログラミング言語で記述することができ、それは、スタンドアロンプログラムとして、あるいは回路、コンポーネント、若しくはサブルーチン、オブジェクト、又はコンピューティング環境において使用に好適な他のユニットを含む、任意の形式で展開することができる。コンピュータプログラムは、必要ではないが、ファイルシステムにおけるファイルに対応し得る。プログラムは、他のプログラム若しくはデータ（例えば、マークアップ言語文書に記憶された１つ以上のスクリプト）を保持するファイルの一部分に、問題のプログラム専用の単一のファイルに、又は複数のコーディネートされたファイル（例えば、１つ以上の回路、サブプログラム、又はコードの一部分を記憶するファイル）に記憶することができる。コンピュータプログラムは、１つのサイトに位置するか、又は複数のサイトにわたって分散され、かつ通信ネットワークによって相互接続される１つのコンピュータ又は複数のコンピュータ上で実行されるように展開することができる。

【0113】

コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサは、例として、マイクロプロセッサ、及びデジタルコンピュータの任意の１つ以上のプロセッサを含む。プロセッサは、読み取り専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、又はその両方から命令及びデータを受信することができる。コンピュータの要素は、命令に従ってアクションを実行するプロセッサ、及び命令及びデータを記憶するための１つ以上のメモリデバイスである。コンピュータは、データを格納するための１つ以上の大容量記憶デバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は光ディスク、からデータを受信するため、又はデータを転送するため、あるいはその両方を行うために、それらを含むことができるか、又は動作可能に連結することができる。コンピュータは、そのようなデバイスを有する必要はない。更に、コンピュータは、他のデバイス、例えば、ごく一部ながら例を挙げれば、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ）、全地球測位システム（ＧＰＳ）受信機、又は携帯記憶デバイス、例えば、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）フラッシュドライブに組み込むことが可能である。コンピュータプログラム命令及びデータを記憶するのに好適なデバイスは、あらゆる形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含み、例として半導体メモリデバイス、例えばＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ及びフラッシュメモリデバイス；磁気ディスク、例えば内蔵ハードディスク又は取り外し可能ディスク；光磁気ディスク；及びＣＤ－ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを含む。プロセッサ及びメモリは、特殊用途の論理回路によって補足するか、又は特殊用途の論理回路に組み込むことができる。

【0114】

ユーザとの相互作用を提供するために、本明細書に説明される主題の実装形態は、ユーザに情報を表示するための表示デバイス、例えば、ＣＲＴ（カソードレイチューブ）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、並びにユーザがコンピュータに入力を提供することができるキーボード及びポインティングデバイス、例えば、マウス又はトラックボールを有するコンピュータ上で実装することができる。他の種類のデバイスは、ユーザとの相互作用を提供するためにも使用することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバックなどの、任意の形態の感覚フィードバックであり得、ユーザからの入力は、音響、スピーチ、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。

【0115】

本明細書に説明される実装形態は、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、又はそれらの組み合わせを使用することを含む多くの方式のうちのいずれかで実装することができる。ソフトウェアに実装されている場合、ソフトウェアコードは、単一のコンピュータに提供されているか、又は複数のコンピュータに分散されているかにかかわらず、任意の好適なプロセッサ又はプロセッサの集合体で実行することができる。

【0116】

また、コンピュータは、１つ以上の入力デバイス及び出力デバイスを有し得る。これらのデバイスは、とりわけ、ユーザインターフェースを提示するために使用することができる。ユーザインターフェースを提供するために使用することができる出力デバイスの例は、出力及びスピーカの視覚的提示のためのプリンタ若しくはディスプレイ画面、又は出力の可聴提示のための他の音生成デバイスを含む。ユーザインターフェースに使用することができる入力デバイスの例は、キーボード、並びにマウス、タッチパッド、及びデジタル化タブレットなどのポインティングデバイスを含む。別の例として、コンピュータは、音声認識を介して、又は他の可聴フォーマットで入力情報を受信し得る。

【0117】

そのようなコンピュータは、ローカルエリアネットワーク又は企業ネットワークなどのワイドエリアネットワーク、及びインテリジェントネットワーク（ＩＮ）又はインターネットを含む、任意の好適な形態の１つ以上のネットワークによって相互接続され得る。そのようなネットワークは、任意の好適な技術に基づき得、任意の好適なプロトコルに従って動作し得、無線ネットワーク、有線ネットワーク、又は光ファイバネットワークを含み得る。

【0118】

本明細書に説明される機能の少なくとも一部分を実装するために採用されるコンピュータは、メモリ、１つ以上の処理ユニット（本明細書では単に「プロセッサ」とも称される）、１つ以上の通信インターフェース、１つ以上の表示ユニット、及び１つ以上のユーザ入力デバイスを備え得る。メモリは、任意のコンピュータ可読媒体を備え得、本明細書に説明される様々な機能を実装するためのコンピュータ命令（本明細書では「プロセッサ実行可能命令」とも称される）を記憶し得る。処理ユニットは、命令を実行するために使用され得る。通信インターフェースは、有線又は無線ネットワーク、バス、又は他の通信手段に結合され得、したがって、コンピュータが他のデバイスに通信を送信するか、又は他のデバイスから通信を受信することを可能にし得る。表示ユニットは、例えば、ユーザが命令の実行に関連して様々な情報を見ることを可能にするように提供され得る。ユーザ入力デバイスは、例えば、ユーザが、手動調整を行うこと、選択を行うこと、データ又は様々な他の情報を入力すること、又は命令の実行中にプロセッサと様々な様式のいずれかで相互作用することを可能にするために提供され得る。

【0119】

本明細書に概説される様々な方法又はプロセスは、様々なオペレーティングシステム又はプラットフォームのうちのいずれか１つを採用する１つ以上のプロセッサ上で実行可能であるソフトウェアとしてコード化され得る。加えて、そのようなソフトウェアは、多数の好適なプログラミング言語又はプログラミング若しくはスクリプトツールのうちのいずれかを使用して記述され得、また、フレームワーク又は仮想マシン上で実行される実行可能な機械言語コード又は中間コードとしてコンパイルされ得る。

【0120】

この点で、様々な発明の概念は、１つ以上のコンピュータ又は他のプロセッサ上で実行されたときに、上で考察された解決策の様々な実施形態を実装する方法を実施する１つ以上のプログラムで符号化されたコンピュータ可読記憶媒体（又は複数のコンピュータ可読記憶媒体）（例えば、コンピュータメモリ、１つ以上のフロッピーディスク、コンパクトディスク、光ディスク、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイ若しくは他の半導体デバイス内の回路構成、又は他の非一時的媒体若しくは有形コンピュータ記憶媒体）として具体化され得る。コンピュータ可読媒体（１つ又は複数）は、上で考察されたように、本解決策の様々な態様を実装するために、その上に記憶されたプログラム（１つ又は複数）を、１つ以上の異なるコンピュータ又は他のプロセッサにロードすることができるように、移送可能であり得る。

【0121】

「プログラム」又は「ソフトウェア」という用語は、本明細書において、上で考察されたような実施形態の様々な態様を実装するように、コンピュータ又は他のプロセッサをプログラムするために採用することができる、任意のタイプのコンピュータコード又はコンピュータ実行可能命令のセットを指すように使用される。実行されたときに本解決策の方法を実施する１つ以上のコンピュータプログラムは、単一のコンピュータ又はプロセッサ上に存在する必要はないが、本解決策の様々な態様を実装するために、いくつかの異なるコンピュータ又はプロセッサの中にモジュラー方式で分散され得る。

【0122】

コンピュータ実行可能命令は、プログラムモジュールなどの多くの形態であり得、１つ以上のコンピュータ又は他のデバイスによって実行され得る。プログラムモジュールは、特定のタスクを実施するか、又は特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、又は他のコンポーネントを含むことができる。プログラムモジュールの機能は、様々な実施形態で所望に応じて組み合わせ又は分散させることができる。

【0123】

また、データ構造は、任意の好適な形態でコンピュータ可読媒体に記憶され得る。例示を簡略化するために、データ構造は、データ構造内の位置を通して関連付けられるフィールドを有するように示され得る。そのような関係は、同様に、フィールド間の関係を伝達するコンピュータ可読媒体内の位置を有するフィールドのためのストレージを割り当てることによって達成され得る。しかしながら、任意の好適なメカニズムを使用して、ポインタ、タグ、又はデータ要素間の関係を確立する他のメカニズムの使用を含む、データ構造のフィールド内の情報間の関係を確立し得る。

【0124】

単数形で本明細書において言及されるシステム及び方法の実装形態又は要素又は行為への任意の言及は、複数のこれらの要素を含む実装形態を含むことができ、複数形での本明細書の任意の実装形態又は要素又は行為への任意の言及は、単一の要素のみを含む実装形態を含むことができる。単数形又は複数形での言及は、本明細書で開示されているシステム又は方法、それらの構成要素、作用、又は要素を単数形又は複数形の構成に限定することを意図しない。任意の情報、行為、又は要素に基づいている任意の行為又は要素への言及は、行為又は要素が任意の情報、行為、又は要素に少なくとも部分的に基づいている実装形態を含み得る。

【0125】

本明細書に開示される任意の実装形態は、任意の他の実装形態と組み合わされ得、「ある実装形態」、「一部の実装形態」、「代替の実装形態」、「様々な実装形態」への言及は、必ずしも互いに排他的ではなく、実装形態に関連して説明される特定の機能、構造、又は特徴が少なくとも１つの実装形態に含まれ得ることを示すことが意図される。本明細書で使用される場合、かかる用語は、必ずしも全て同じ実装形態を指すものではない。任意の実装形態は、本明細書に開示される態様及び実装形態と一致する任意の様式で、包括的又は排他的に任意の他の実装形態と組み合わされ得る。

【0126】

「又は」への言及は、「又は」を使用して説明された任意の用語が、説明された用語の単一、複数、及び全てのいずれかを示すことができるように、包括的であると解釈され得る。用語の接続詞リストのうちの少なくとも１つへの言及は、説明された用語の単一、複数、及び全てのうちのいずれかを示す包含的な「又は（ＯＲ）」として解釈され得る。例えば、「『Ａ』及び『Ｂ』のうちの少なくとも１つ」への言及は、『Ａ』のみ、『Ｂ』のみ、並びに『Ａ』及び『Ｂ』の両方を含むことができる。「Ａ」及び「Ｂ」以外の要素もまた、含むことができる。

【0127】

本明細書に説明されるシステム及び方法は、その特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。前述の実装形態は、説明されたシステム及び方法を限定するのではなく、例示的である。

【0128】

図面、詳細な説明、又は任意の請求項における技術的特徴の後に参照符号が付されている場合、参照符号は、図面、詳細な説明、及び特許請求の範囲の明瞭性を増加させるために含まれている。したがって、参照符号があってもなくても、いかなる請求項の要素の範囲に対しても何ら限定的な効果を有しない。

【0129】

本明細書に説明されるシステム及び方法は、その特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で具現化され得る。前述の実装形態は、説明されたシステム及び方法を限定するのではなく、例示的である。したがって、本明細書に説明されるシステム及び方法の範囲は、前述の説明ではなく、添付の特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲の意味及び均等性の範囲内に入る変更は、その中に包含される。

【図1】

【図2】

【図3A】

【図3B】

【図3C】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図9C】

【図9D】

【図9E】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14A】

【図14B】

【図14C】

【図14D】

【図14E】

【図14F】

【図14G】

【図14H】

【図15】

【図16A】

【図16B】

【図17A】

【図17B】

【図17C】

【図17D】

【図17E】

【図18】

【国際調査報告】