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JP6695118B2 - 磁気共鳴装置およびプログラム - Google Patents

磁気共鳴装置およびプログラム Download PDF

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JP6695118B2
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Description

本発明は、複数の時相の画像を取得する磁気共鳴装置、およびこの磁気共鳴装置に適用されるプログラムに関する。
近年、造影剤を用いて各時相の画像を収集するダイナミックＭＲイメージングが普及している（例えば、特許文献１参照）。造影剤を用いたダイナミックＭＲイメージングでは、撮影部位における造影剤の濃度の時間変化を観察することが重要となるので、高い時間分解能で撮影を行うことが要求される。このような要求に応える手法として、高周波領域をＮ個のサブ領域に分割し、各サブ領域のデータと低周波領域のデータとを交互に収集するＤＩＳＣＯと呼ばれる手法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。
特開２０１３−１７６６７３号公報
ＤＩＳＣＯでは、各時相において、低周波領域のデータを収集するためのシーケンスＶ１と、高周波領域のサブ領域のデータを収集するためのシーケンスＶ２が実行される。そして、或る時相ｉのシーケンスＶ２により収集されたデータは、その時相ｉの画像を再構成するためのデータとして使用されるだけでなく、他の時相ｊの画像を再構成するためのデータとしても使用される。したがって、スキャン時間の短縮化を図ることができる。
しかし、或る時相ｉのシーケンスＶ２により収集されたデータを、他の時相ｊの画像を再構成するためのデータとしても使用した場合、時相ｊでは、血管や腫瘍に造影剤がまだ到達してないにもかかわらず、血管や腫瘍の辺縁部が増強されて描出されるアーチファクトが現れることがある。
したがって、このようなアーチファクトが低減された画像を取得するのに適した技術が望まれている。
本発明の第１の観点は、被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の格子点のデータを収集するためのシーケンスと、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の格子点のデータを収集するためのシーケンスとを実行するスキャン手段と、
前記第ｉの時相よりも前の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータと、前記第ｉの時相よりも後の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の格子点のデータを求める手段とを有する磁気共鳴装置である。
本発明の第２の観点は、被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の格子点のデータを収集するためのシーケンスと、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の格子点のデータを収集するためのシーケンスとを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
前記第ｉの時相よりも前の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータと、前記第ｉの時相よりも後の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の格子点のデータを求める処理をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
第ｉの時相よりも前の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータと、第ｉの時相よりも後の時相のシーケンスにより収集されたｋ空間の格子点のデータとに基づいて、第ｉの時相におけるｋ空間の格子点のデータを求めるので、アーチファクトを低減することができる。
本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。 処理装置９が実現する手段の説明図である。 第１の形態で実行されるスキャンの説明図である。 本スキャンＭＳにおいてＤＩＳＣＯでデータ収集を行うときのｋ空間の一例の説明図である。 第１の形態において実行されるシーケンス群の一例の説明図である。 シーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３を用いてｋ空間のデータを収集するために実行されるスキャンの一例の説明図である。 フローを示す図である。 ローカライザスキャンＬＳにより取得された画像ＬＤの一例を概略的に示す図である。 撮影部位Ｒの一例を概略的に示す図である。 第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が実行された直後の様子を示す図である。 第２の時相Ｐ２〜第４の時相Ｐ４において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。 第５の時相Ｐ５において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。 第６の時相Ｐ６において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。 第７の時相Ｐ７において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。 第８の時相Ｐ８において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。 第７の時相Ｐ７の画像再構成の説明図である。 第８の時相Ｐ８の画像再構成の説明図である。 シミュレーションで用いた円形ファントムの信号強度の説明図である。 円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。 第２の時相よりも前の時相のデータを用いて、第２の時相Ｐ２の画像を再構成する例を示す図である。 第６の時相よりも前の時相のデータを用いて、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する例を示す図である。 円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。 第１の時相Ｐ１〜第４の時相Ｐ４のシーケンス群が実行された様子を示す図である。 第２の時相Ｐ２の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ２のデータの選択方法の説明図である。 第２の時相Ｐ２の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法の説明図である。 第１の時相Ｐ１〜第５の時相Ｐ５のシーケンス群が実行された様子を示す図である。 第３の時相Ｐ３の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータの選択方法の説明図である。 第３の時相Ｐ３の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法の説明図である。 第４の時相Ｐ４の画像再構成の説明図である。 第５の時相Ｐ５の画像再構成の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成の説明図である。 第７の時相Ｐ７の画像再構成の説明図である。 円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。 第１の時相Ｐ１〜第ｎの時相Ｐｎの画像を取得するための本スキャンＭＳの一例を概略的に示す図である。 第ｉの時相の画像を再構成する方法の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。 撮影部位Ｒおよび関心部位ＲＯＩを概略的に示す図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。 第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。 第３の形態のおける処理装置９の説明図である。 データの重み付け方法の説明図である。 データの重み付け方法の説明図である。 データの重み付け方法の説明図である。
以下、発明を実施するための形態について説明するが、本発明は、以下の形態に限定されることはない。
（１）第１の形態
図１は、本発明の第１の形態の磁気共鳴装置の概略図である。
磁気共鳴装置（以下、「ＭＲ装置」と呼ぶ）１は、マグネット２、テーブル３、受信ＲＦコイル４などを有している。
マグネット２は、被検体１３が収容される収容空間２１を有している。また、マグネット２は、超伝導コイル２２と、勾配コイル２３と、ＲＦコイル２４とを有している。超伝導コイル２２は静磁場を印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加し、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを印加する。尚、超伝導コイル２２の代わりに、永久磁石を用いてもよい。
テーブル３は、被検体１３を支持するクレードル３ａを有している。クレードル３ａは、収容空間２１内に移動できるように構成されている。クレードル３ａによって、被検体１３は収容空間２１に搬送される。
受信ＲＦコイル（以下、「受信コイル」と呼ぶ）４は、被検体１３からの磁気共鳴信号を受信する。
ＭＲ装置１は、更に、制御部５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８、処理装置９、記憶部１０、操作部１１、および表示部１２などを有している。
制御部５は、処理装置９から、後述するシーケンスＶ（図５参照）で使用されるＲＦパルスおよび勾配パルスの波形情報や印加タイミングなどを含むデータを受け取る。そして、制御部５は、ＲＦパルスのデータに基づいて送信器６を制御し、勾配パルスのデータに基づいて勾配磁場電源７を制御する。また、制御部５は、クレードル３ａの移動の制御なども行う。尚、図１では、制御部５が、送信器６、勾配磁場電源７、クレードル３ａなどの制御を行っているが、送信器６、勾配磁場電源７、クレードル３ａなどの制御を複数の制御部で行ってもよい。例えば、送信器６および勾配磁場電源７を制御する制御部と、クレードル３ａを制御する制御部とを別々に設けてもよい。
送信器６は、制御部５から受け取ったデータに基づいて、ＲＦコイル２４に電流を供給する。
勾配磁場電源７は、制御部５から受け取ったデータに基づいて、勾配コイル２３に電流を供給する。
受信器８は、受信コイル４で受信された磁気共鳴信号に対して、検波などの処理を行い、処理装置９に出力する。尚、マグネット２、受信コイル４、制御部５、送信器６、勾配磁場電源７、受信器８を合わせたものが、スキャン手段に相当する。
記憶部１０には、処理装置９により実行されるプログラムなどが記憶されている。尚、記憶部１０は、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの非一過性の記憶媒体であってもよい。処理装置９は、記憶部１０に記憶されているプログラムを読み出し、プログラムに記述されている処理を実行するプロセッサとして動作する。処理装置９は、プログラムに記述されている処理を実行することにより、種々の手段を実現する。図２は、処理装置９が実現する手段の説明図である。
グループ分け手段９０は、ｋ空間の高周波領域に含まれる格子点を、複数のグループ（図４参照）に分ける。
再構成手段９１は、画像を再構成する。
設定手段９２は、後述する撮影部位Ｒ（図９参照）を設定する。
選択手段９３は、画像再構成に使用されるデータを選択する。選択手段９３は、データを求める手段に相当する。
ＭＲ装置１は、処理装置９を含むコンピュータを備えている。処理装置９は、記憶部１０に記憶されているプログラムを読み出すことにより、グループ分け手段９０〜選択手段９３などを実現する。尚、処理装置９は、一つのプロセッサでグループ分け手段９０〜選択手段９３を実現してもよいし、２つ以上のプロセッサで、グループ分け手段９０〜選択手段９３を実現してもよい。また、グループ分け手段９０〜選択手段９３のうちの一部の手段を、制御部５で実行できるようにしてもよい。また、処理装置９が実行するプログラムは、一つの記憶部に記憶させておいてもよいし、複数の記憶部に分けて記憶させておいてもよい。
操作部１１は、オペレータにより操作され、種々の情報を処理装置９に入力する。表示部１２は種々の情報を表示する。
ＭＲ装置１は、上記のように構成されている。
また、図１には、被検体に造影剤を投与する造影剤投与装置１０１も示されている。
第１の形態では、造影剤投与装置１０１を用いて被検体１３に造影剤を投与し、３ＤダイナミックＭＲイメージングを行う例について説明する。
図３は、第１の形態で実行されるスキャンの説明図である。
第１の形態では、ローカライザスキャンＬＳおよび本スキャンＭＳが実行される。
ローカライザスキャンＬＳは、後述するローカライザ画像ＬＤ（図８参照）を得るためのスキャンである。
本スキャンＭＳは、被検体１３に造影剤を投与し、３ＤダイナミックＭＲイメージングを行うためのスキャンである。
次に、本スキャンＭＳについて説明する。尚、以下では、本スキャンＭＳの一例として、ＤＩＳＣＯについて説明するが、本発明は、ＤＩＳＣＯとは別のイメージング法を用いたスキャンにも適用することができる。
図４は、本スキャンＭＳにおいてＤＩＳＣＯでデータ収集を行うときのｋ空間の一例の説明図である。
ＤＩＳＣＯでは、ｋ空間は複数の領域に分割される。図４では、ｋ空間のｋｙ−ｋｚ面が概略的に示されている。領域ＲＡは、ｋ空間の中心に位置する格子点と、その周辺の格子点とを含む低周波領域である。領域ＲＢは、低周波領域ＲＡの外側に位置する格子点を含む領域であり、ｋ空間の高周波領域である。
高周波領域ＲＢに含まれる複数の格子点は、後述するシーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３（図５参照）のうちのどのシーケンス群でデータが収集されるかによって、３つのグループＧ１、Ｇ２、およびＧ３に分けられている。図４では、３つのグループＧ１、Ｇ２、およびＧ３が概略的に示されている。グループ分け手段９０（図２参照）は、本スキャンＭＳを実行する前に、ｋ空間の高周波領域ＲＢに含まれる複数の格子点を、３つのグループＧ１、Ｇ２、およびＧ３に分ける。
次に、格子点のデータを収集するために実行されるシーケンス群について説明する。
図５は、第１の形態において実行されるシーケンス群の一例の説明図である。
図５には、第１の形態で実行されるシーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が示されている。以下、各シーケンス群について順に説明する。
シーケンス群Ａは、低周波領域ＲＡ（図４参照）の格子点のデータを収集するためのシーケンス群である。シーケンス群Ａは、３Ｄグラディエントエコー法を用いた複数のシーケンスＶを有している。図５には、シーケンスＶの一例が示されている。シーケンスＶを１回実行することにより、低周波領域ＲＡの一つの格子点のデータが収集される。シーケンス群Ａでは、シーケンスＶの位相エンコード勾配パルスの大きさを変化させながら、複数のシーケンスＶが実行される。したがって、シーケンス群Ａを実行することにより、低周波領域ＲＡに含まれる複数の格子点のデータを収集することができる。尚、シーケンス群Ａで実行されるシーケンスＶの繰り返し回数は、低周波領域ＲＡに含まれる全格子点のデータを収集するために必要な回数に設定することができる。一方、パラレルイメージング法などの高速撮影法を採用する場合は、シーケンス群Ａで実行されるシーケンスＶの繰り返し回数は、低周波領域ＲＡに含まれる格子点の総数よりも少ない数の格子点のデータを収集するために必要な回数に設定することができる。
シーケンス群Ｂ１は、高周波領域ＲＢのグループＧ１（図４参照）に属する格子点のデータを収集するためのシーケンス群である。シーケンス群Ｂ１は、シーケンス群Ａと同様に、３Ｄグラディエントエコー法を用いた複数のシーケンスＶを有している。シーケンスＶを１回実行することにより、グループＧ１内の一つの格子点のデータが収集される。シーケンス群Ｂ１では、シーケンスＶの位相エンコード勾配パルスの大きさを変化させながら、複数のシーケンスＶが実行される。したがって、シーケンス群Ｂ１を実行することにより、グループＧ１に含まれる複数の格子点のデータを収集することができる。
シーケンス群Ｂ２は、高周波領域ＲＢのグループＧ２（図４参照）に属する格子点のデータを収集するためのシーケンス群である。シーケンス群Ｂ２は、シーケンス群Ａと同様に、３Ｄグラディエントエコー法を用いた複数のシーケンスＶを有している。シーケンスＶを１回実行することにより、グループＧ２内の一つの格子点のデータが収集される。シーケンス群Ｂ２では、シーケンスＶの位相エンコード勾配パルスの大きさを変化させながら、複数のシーケンスＶが実行される。したがって、シーケンス群Ｂ２を実行することにより、グループＧ２に含まれる複数の格子点のデータを収集することができる。
シーケンス群Ｂ３は、高周波領域ＲＢのグループＧ３（図４参照）に属する格子点のデータを収集するためのシーケンス群である。シーケンス群Ｂ３は、シーケンス群Ａと同様に、３Ｄグラディエントエコー法を用いた複数のシーケンスＶが実行される。シーケンスＶを１回実行することにより、グループＧ３内の一つの格子点のデータが収集される。シーケンス群Ｂ３では、シーケンスＶの位相エンコード勾配パルスの大きさを変化させながら、複数のシーケンスＶが実行される。したがって、シーケンス群Ｂ３を実行することにより、グループＧ３に含まれる複数の格子点のデータを収集することができる。
尚、シーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３で実行されるシーケンスＶの繰り返し回数は、それぞれ、グループＧ１、Ｇ２、およびＧ３に含まれる全格子点のデータを収集するために必要な回数に設定することができる。一方、パラレルイメージング法などの高速撮影法を採用する場合は、シーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３で実行されるシーケンスＶの繰り返し回数は、それぞれ、グループＧ１、Ｇ２、およびＧ３に含まれる格子点の総数よりも少ない数の格子点のデータを収集するために必要な回数に設定することができる。
図６は、シーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３を用いてｋ空間のデータを収集するために実行されるスキャンの一例の説明図である。
本スキャンＭＳは、シーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３を用いて第ｉの時相Ｐｉ（ｉ＝１〜ｎ）の画像を取得するためのスキャンである。図６では、ｎ＝８、即ち、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８の画像を取得するために実行されるスキャンの例が示されている。尚、第１の形態では、本スキャンＭＳは、被検体が息止めをしている間に実行されるスキャンであり、スキャン時間は２０秒程度に設定されている。
第１の時相Ｐ１は、造影剤が注入される前の時相を表している。第１の時相Ｐ１では、シーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が順に実行される。第１の時相Ｐ１において、シーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ１」、「ｂ１１」、「ｂ２１」、および「ｂ３１」で示されている。第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ｂ３が終了した後、造影剤が注入される。
第２の時相Ｐ２では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ１が実行される。第２の時相Ｐ２において、シーケンス群ＡおよびＢ１を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ２」および「ｂ１２」で示されている。
第３の時相Ｐ３では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ２が実行される。第３の時相Ｐ３において、シーケンス群ＡおよびＢ２を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ３」および「ｂ２３」で示されている。
第４の時相Ｐ４では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ３が実行される。第４の時相Ｐ４において、シーケンス群ＡおよびＢ３を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ４」および「ｂ３４」で示されている。
第５の時相Ｐ５では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ１が実行される。第５の時相Ｐ５において、シーケンス群ＡおよびＢ１を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ５」および「ｂ１５」で示されている。
第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ２が実行される。第６の時相Ｐ６において、シーケンス群ＡおよびＢ２を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ６」および「ｂ２６」で示されている。
第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ３が実行される。第７の時相Ｐ７において、シーケンス群ＡおよびＢ３を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ７」および「ｂ３７」で示されている。
第８の時相Ｐ８では、シーケンス群Ａおよびシーケンス群Ｂ１が実行される。第８の時相Ｐ８において、シーケンス群ＡおよびＢ１を実行することにより収集されたｋ空間の格子点のデータは、それぞれ、符号「ａ８」および「ｂ１８」で示されている。
本スキャンＭＳでは、低周波領域の格子点のデータを収集するためのシーケンス群Ａは、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８の各々において実行される。しかし、本スキャンＭＳの高速化を図るために、高周波領域の格子点のデータを収集するためのシーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３は、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８のうちの一部の時相においてのみ実行される。第１の形態では、第１の時相Ｐ１では、シーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が実行されるが、造影剤注入後の第２〜第８の時相では、３つのシーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３のうちのいずれか一つのシーケンス群のみが実行される。
このようにシーケンス群を実行することにより、本スキャンＭＳの高速化を図りながら、各時相の画像を取得することができる。
次に、図６に示すスキャンを実行し、各時相の画像を取得するためのフローについて、図７を参照しながら説明する。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳ（図３参照）が実行される。制御部５（図１参照）は、ローカライザスキャンＬＳで実行されるシーケンスに含まれているＲＦパルスのデータを送信器６に送り、シーケンスに含まれている勾配パルスのデータを勾配磁場電源７に送る。送信器６は、制御部５から受け取ったデータに基づいてＲＦコイル２４に電流を供給し、勾配磁場電源７は、制御部５から受け取ったデータに基づいて勾配コイル２３に電流を供給する。したがって、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加する。ローカライザスキャンＬＳが実行されることにより被検体１３からＭＲ信号が発生する。このＭＲ信号は受信コイル４（図１参照）で受信される。受信コイル４は、ＭＲ信号を受信し、ＭＲ信号の情報を含むアナログ信号を出力する。受信器８は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を行い、信号処理により得られたデータを処理装置９に出力する。
処理装置９では、再構成手段９１（図２参照）が、受信器８から受け取ったデータに基づいて、アキシャル画像、サジタル画像、およびコロナル画像を再構成する。図８は、ローカライザスキャンＬＳにより取得された画像ＬＤの一例を概略的に示す図である。図８には、コロナル画像が示されている。ローカライザスキャンＬＳを実行した後、ステップＳＴ２に進む。
ステップＳＴ２では、スキャン条件が設定される。例えば、撮影部位Ｒが設定される。オペレータは、操作部１１を操作し、画像ＬＤを参考にして、撮影部位Ｒを設定するために必要な情報を入力する。設定手段９２（図２参照）は、入力された情報に基づいて、撮影部位Ｒを設定する。図９に、撮影部位Ｒの一例を概略的に示す。第１の形態では、撮影対象は肝臓であるので、肝臓の全体が含まれるように撮影部位Ｒが設定される。スキャン条件を設定した後、ステップＳＴ３に進む。
ステップＳＴ３では、本スキャンＭＳ（図６参照）が実行される。制御部５は、本スキャンＭＳで実行されるシーケンスＶに含まれているＲＦパルスのデータを送信器６に送り、シーケンスＶに含まれている勾配パルスのデータを勾配磁場電源７に送る。送信器６は、制御部５から受け取ったデータに基づいてＲＦコイル２４に電流を供給し、勾配磁場電源７は、制御部５から受け取ったデータに基づいて勾配コイル２３に電流を供給する。したがって、ＲＦコイル２４はＲＦパルスを印加し、勾配コイル２３は勾配パルスを印加する。本スキャンＭＳが実行されることにより被検体１３からＭＲ信号が発生する。このＭＲ信号は受信コイル４で受信される。受信コイル４は、ＭＲ信号を受信し、ＭＲ信号の情報を含むアナログ信号を出力する。受信器８は、受信コイル４から受け取った信号に対して、検波などの信号処理を行い、信号処理により得られたデータを処理装置９に出力する。
処理装置９では、再構成手段９１が、受信器８から受け取ったデータに基づいて、各時相の画像を再構成する。以下、本スキャンＭＳを実行し、各時相の画像を再構成する方法について説明する。尚、以下の説明では、第１の形態における画像再構成方法の効果を明確にするために、第１の形態における画像再構成方法を説明する前に、第１の形態とは別の方法で画像を再構成する方法について説明する（図１０〜図１７参照）。
図１０〜図１７は、本スキャンＭＳを実行し、第１の形態とは別の方法で画像を再構成する一例の説明図である。以下、図１０〜図１７について順に説明する。
図１０は、第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ａ、Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が実行された直後の様子を示す図である。
第１の時相Ｐ１の画像ＩＭ１を再構成する場合、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ１が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられる。また、シーケンス群Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３により収集されたデータｂ１１、ｂ２１、およびｂ３１が、それぞれ、高周波領域ＲＢのグループＧ１、Ｇ２、およびＧ３の格子点のデータとして用いられる。図１０では、第１の時相Ｐ１の画像ＩＭ１を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ１」で示されている。ｋ空間データＤ１は、データａ１、ｂ１１、ｂ２１、およびｂ３１で構成される。ｋ空間データＤ１がフーリエ変換されることにより、第１の時相Ｐ１の画像ＩＭ１が得られる。
第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ｂ３が終了した後、第２の時相Ｐ２、第３の時相Ｐ３、および第４の時相Ｐ４のシーケンス群が実行される（図１１参照）。
図１１は、第２の時相Ｐ２〜第４の時相Ｐ４において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。
第４の時相Ｐ４のシーケンス群ＡおよびＢ３を実行した後、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２が再構成される。以下に、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２を再構成する手順について説明する。
第２の時相Ｐ２では、シーケンス群ＡおよびＢ１が実行されている。したがって、第２の時相Ｐ２では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ２が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１２が、高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。しかし、第２の時相Ｐ２では、シーケンス群Ｂ２およびＢ３は実行されていない。そこで、第２の時相Ｐ２よりも時間的に後の時相のシーケンス群Ｂ２およびＢ３により収集されたデータが、第２の時相Ｐ２の画像再構成のデータとして採用される。具体的には、第３の時相Ｐ３のシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２３が、第２の時相Ｐ２における高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられ、更に、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４が、第２の時相Ｐ２の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。図１１では、第２の時相Ｐ２の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ２」で示されている。ｋ空間データＤ２は、データａ２、ｂ１２、ｂ２３、およびｂ３４で構成される。ｋ空間データＤ２がフーリエ変換されることにより、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２が得られる。
第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３が終了した後、第５の時相Ｐ５のシーケンス群が実行される（図１２参照）。
図１２は、第５の時相Ｐ５において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。
第５の時相Ｐ５のシーケンス群ＡおよびＢ１を実行した後、第３の時相Ｐ３の画像ＩＭ３が再構成される。以下に、第３の時相Ｐ３の画像ＩＭ３を再構成する手順について説明する。
第３の時相Ｐ３では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている。したがって、第３の時相Ｐ３では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ３が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２３が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。しかし、第３の時相Ｐ３では、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、第３の時相Ｐ３よりも時間的に後の時相のシーケンス群Ｂ１およびＢ３により収集されたデータが、第３の時相Ｐ３の画像再構成のデータとして採用される。具体的には、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４が、第３の時相Ｐ３における高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられ、更に、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５が、第３の時相Ｐ３の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。図１２では、第３の時相Ｐ３の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ３」で示されている。ｋ空間データＤ３は、データａ３、ｂ１５、ｂ２３、およびｂ３４で構成される。ｋ空間データＤ３がフーリエ変換されることにより、第３の時相Ｐ３の画像ＩＭ３が得られる。
第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１が終了した後、第６の時相Ｐ６のシーケンス群が実行される（図１３参照）。
図１３は、第６の時相Ｐ６において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。
第６の時相Ｐ６のシーケンス群ＡおよびＢ２を実行した後、第４の時相Ｐ４の画像ＩＭ４が再構成される。以下に、第４の時相Ｐ４の画像ＩＭ４を再構成する手順について説明する。
第４の時相Ｐ４では、シーケンス群ＡおよびＢ３が実行されている。したがって、第４の時相Ｐ４では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ４が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。しかし、第４の時相Ｐ４では、シーケンス群Ｂ１およびＢ２は実行されていない。そこで、第４の時相Ｐ４よりも時間的に後の時相のシーケンス群Ｂ１およびＢ２により収集されたデータが、第４の時相Ｐ４の画像再構成のデータとして採用される。具体的には、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５が、第４の時相Ｐ４における高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられ、更に、第６の時相Ｐ６のシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、第４の時相Ｐ４の高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。図１３では、第４の時相Ｐ４の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ４」で示されている。ｋ空間データＤ４は、データａ３、ｂ１５、ｂ２６、およびｂ３４で構成される。ｋ空間データＤ４がフーリエ変換されることにより、第４の時相Ｐ４の画像ＩＭ４が得られる。
第６の時相Ｐ６のシーケンス群Ｂ２が終了した後、第７の時相Ｐ７のシーケンス群が実行される（図１４参照）。
図１４は、第７の時相Ｐ７において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。
第７の時相Ｐ７のシーケンス群ＡおよびＢ３を実行した後、第５の時相Ｐ５の画像ＩＭ５が再構成される。以下に、第５の時相Ｐ５の画像ＩＭ５を再構成する手順について説明する。
第５の時相Ｐ５では、シーケンス群ＡおよびＢ１が実行されている。したがって、第５の時相Ｐ５では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ５が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５が、高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。しかし、第５の時相Ｐ５では、シーケンス群Ｂ２およびＢ３は実行されていない。そこで、第５の時相Ｐ５よりも時間的に後の時相のシーケンス群Ｂ２およびＢ３により収集されたデータが、第５の時相Ｐ５の画像再構成のデータとして採用される。具体的には、第６の時相Ｐ６のシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、第５の時相Ｐ５における高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられ、更に、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７が、第５の時相Ｐ５の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。図１４では、第５の時相Ｐ５の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ５」で示されている。ｋ空間データＤ５は、データａ５、ｂ１５、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ５がフーリエ変換されることにより、第５の時相Ｐ５の画像ＩＭ５が得られる。
第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ｂ３が終了した後、第８の時相Ｐ８のシーケンス群が実行される（図１５参照）。
図１５は、第８の時相Ｐ８において、シーケンス群が実行された様子を示す図である。
第８の時相Ｐ８のシーケンス群ＡおよびＢ１を実行した後、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が再構成される。以下に、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成する手順について説明する。
第６の時相Ｐ６では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている。したがって、第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ６が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。しかし、第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、第６の時相Ｐ６よりも時間的に後の時相のシーケンス群Ｂ１およびＢ３により収集されたデータが、第６の時相Ｐ６の画像再構成のデータとして採用される。具体的には、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７が、第６の時相Ｐ６における高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられ、更に、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８が、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。図１５では、第６の時相Ｐ６の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ６」で示されている。ｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成したら、次に、第７の時相Ｐ７の画像を再構成する（図１６参照）。
図１６は、第７の時相Ｐ７の画像再構成の説明図である。
第７の時相Ｐ７では、シーケンス群ＡおよびＢ３が実行されている。したがって、第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ７が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。しかし、第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ｂ１およびＢ２は実行されていない。そこで、第７の時相Ｐ７とは別の時相のシーケンス群Ｂ１およびＢ２により収集されたデータが、第７の時相Ｐ７の画像再構成のデータとして採用される。図１６を参照すると、第７の時相Ｐ７の後の時相（第８の時相Ｐ８）において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。したがって、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８が、第７の時相Ｐ７の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。
ただし、第８の時相Ｐ８では、シーケンス群Ｂ２は実行されていない。そこで、第７の時相Ｐ７の画像を再構成する場合、第７の時相Ｐ７の前（第６の時相Ｐ６）に実行されたシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、第７の時相Ｐ７の高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして採用される。図１６では、第７の時相Ｐ７の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ７」で示されている。ｋ空間データＤ７は、データａ７、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ７がフーリエ変換されることにより、第７の時相Ｐ７の画像ＩＭ７が得られる。
第７の時相Ｐ７の画像ＩＭ７を再構成したら、最後に、第８の時相Ｐ８の画像を再構成する（図１７参照）。
図１７は、第８の時相Ｐ８の画像再構成の説明図である。
第８の時相Ｐ８では、シーケンス群ＡおよびＢ１が実行されている。したがって、第８の時相Ｐ８では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ８が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８が、高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。尚、本スキャンＭＳは第８の時相Ｐ８で終了している。そこで、第６の時相Ｐ６で実行されたシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。更に、第７の時相Ｐ７で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。図１７では、第８の時相Ｐ８の画像を再構成するためのｋ空間データが符号「Ｄ８」で示されている。ｋ空間データＤ８は、データａ８、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ８がフーリエ変換されることにより、第８の時相Ｐ８の画像ＩＭ８が得られる。
次に、図１０〜図１７を参照しながら説明した画像再構成法を用いた場合、各時相においてどのような画像が得られるかを検証するため、円形ファントムの画像を得るためのシミュレーションを行った。以下に、シミュレーションについて説明する。
図１８は、シミュレーションで使用された円形ファントムの信号強度の説明図である。
図１８には、円形ファントムの信号強度を表すグラフが示されている。グラフの横軸は時相を表している。時相Ｐ１〜Ｐ８は、それぞれ第１〜第８の時相を表している。グラフの縦軸は各時相における円形ファントムの信号強度を表している。シミュレーション条件は以下の通りである。
（１）造影剤は、第１の時相Ｐ１と第２の時相Ｐ２との間に注入される。
（２）第１の時相Ｐ１および第２の時相Ｐ２では、円形ファントムにまだ造影剤が到達しておらず、信号強度は小さい。
（３）第３の時相Ｐ３、第４の時相Ｐ４、および第５の時相Ｐ５は、造影剤の影響を受けて信号強度が大きい。第４の時相Ｐ４で信号強度がピークとなる。
（４）造影剤は、第５の時相Ｐ５と第６の時相Ｐ６との間に、円形ファントムから流出する。
（５）第６の時相Ｐ６、第７の時相Ｐ７、および第８の時相Ｐ８は、造影剤の影響を受けておらず、信号強度は小さい。
図１９は、円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。
図１９を参照すると、円形ファントムの信号強度が小さい第１の時相Ｐ１、第２の時相Ｐ２、第６の時相Ｐ６、第７の時相Ｐ７、および第８の時相Ｐ８では、円形ファントムの画像は暗くなっている。一方、円形ファントムの信号強度が大きい第３の時相Ｐ３、第４の時相Ｐ４、および第５の時相Ｐ５では、円形ファントムの画像は明るくなっている。したがって、造影剤の効果が反映された画像が得られている。
ただし、第１の時相Ｐ１、第２の時相Ｐ２、第６の時相Ｐ６、第７の時相Ｐ７、および第８の時相Ｐ８では、円形ファントムの信号強度は同じであるにもかかわらず（図１８参照）、第２の時相Ｐ２の画像にのみ、エッジ強調が顕著に現れていることが分かる。以下に、第２の時相Ｐ２の画像にエッジ強調が顕著に現れる理由について説明する。
第２の時相Ｐ２では、造影剤の影響を受けておらず、円形ファントムの信号強度は小さい（図１８参照）。しかし、図１０〜図１７に示す方法では、第２の時相Ｐ２の画像を再構成する場合、第３の時相Ｐ３のデータｂ２３と第４の時相Ｐ４のデータｂ３４とが使用される（図１１参照）。したがって、円形ファントムの信号強度が大きい第３の時相Ｐ３および第４の時相Ｐ４（図１８参照）で得られたデータを用いて第２の時相Ｐ２の画像が再構成されるので、第２の時相Ｐ２では円形ファントムの信号強度は低いにもかかわらず、第２の時相Ｐ２の画像にエッジ強調が現れると考えられる。
画像を用いた診断能を向上させるためには、このようなエッジ強調はできるだけ低減する必要がある。そこで、このようなエッジ強調を低減する方法として、第ｉの時相の画像を再構成する場合、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像再構成をすることが考えられる（図２０および図２１参照）。
図２０および図２１は、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像再構成をする方法の説明図である。
先ず、図２０について説明する。
図２０では、ｉ＝２、即ち、第２の時相Ｐ２の画像を再構成する例が示されている。第２の時相Ｐ２の画像を再構成する場合、第２の時相Ｐ２よりも時間的に前の時相において収集されたデータが、高周波領域ＲＢのグループＧ２およびＧ３の格子点のデータとして用いられる。具体的には、第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２１が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられ、更に、第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３１が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。図２０では、第２の時相Ｐ２の画像を再構成するためのｋ空間データＤ２は、データａ２、ｂ１２、ｂ２１、およびｂ３１で構成される。ｋ空間データＤ２がフーリエ変換されることにより、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２が得られる。
以下同様に、第３〜第８の時相の画像を再構成する場合も、前の時相のデータが用いられる。図２１に、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する例が示されている。
第６の時相Ｐ６の画像を再構成する場合、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５が、高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられ、更に、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。図２１では、第６の時相Ｐ６の画像を再構成するためのｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂ１５、ｂ２６、およびｂ３４で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
したがって、各時相の画像を得ることができる。ここで、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像を再構成した場合、各時相においてどのような画像が得られるかを検証するため、円形ファントムの画像を得るためのシミュレーションを行った。以下に、シミュレーションにより得られた円形ファントムの画像について説明する。尚、シミュレーションでは、円形ファントムの信号強度は、図１８に示すグラフに従って変化するとした。
図２２は、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像を再構成することにより得られた円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。
図２２に示す第２の時相Ｐ２の画像を、図１９に示す第２の時相Ｐ２の画像と比較すると、図２２に示す第２の時相Ｐ２の画像は、エッジ強調が低減されていることがわかる。しかし、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像再構成をする方法では、第６の時相Ｐ６の画像に、エッジ強調が顕著に現れていることが分かる。以下に、第６の時相Ｐ６の画像にエッジ強調が顕著に現れる理由について説明する。
第６の時相Ｐ６は、造影剤の影響を受けておらず、円形ファントムの信号強度は小さい（図１８参照）。しかし、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像再構成をする方法では、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する場合、第４の時相Ｐ４のデータｂ３４と第５の時相Ｐ５のデータｂ１５が用いられる（図２１参照）。したがって、円形ファントムの信号強度が大きい第４の時相Ｐ４および第５の時相Ｐ５（図１８参照）で得られたデータを用いて第６の時相Ｐ６の画像が再構成されるので、第６の時相Ｐ６では円形ファントムの信号強度は低いにもかかわらず、第６の時相Ｐ６の画像にエッジ強調が現れると考えられる。
したがって、第ｉの時相よりも前の時相のデータを用いて画像再構成をする方法でも、ファントム内に造影剤が存在していないにもかかわらず、造影剤に起因したエッジ強調が生じてしまうという問題がある。そこでは、第１の形態では、エッジ強調が低減されるように第ｉの時相（ｉ＝１〜８）の画像再構成を行う。以下、第１の形態における画像再構成方法について説明する。
尚、ｉ＝１、即ち、第１の時相Ｐ１の画像は、図１０を参照しながら説明したように、第１の時相Ｐ１において得られたｋ空間データＤ１（データａ１、ｂ１１、ｂ２１、およびｂ３１）をフーリエ変換することにより得られる。したがって、第１の時相Ｐ１の画像ＩＭ１の再構成方法の説明は省略し、以下では、ｉ≧２、即ち、第２の時相Ｐ２〜第８の時相Ｐ８の画像の再構成方法について説明する。
図２３〜図３２は、第１の形態の画像再構成方法の説明図である。
先ず、図２３から説明する。
図２３では、第１の時相Ｐ１〜第４の時相Ｐ４のシーケンス群が実行された様子が示されている。
第４の時相Ｐ４のシーケンス群ＡおよびＢ３を実行した後、第２の時相Ｐ２の画像が再構成される。以下に、第２の時相Ｐ２の画像を再構成する手順について説明する。
第２の時相Ｐ２では、シーケンス群ＡおよびＢ１が実行されている。したがって、第２の時相Ｐ２では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ２が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１２が、高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。しかし、第２の時相Ｐ２では、シーケンス群Ｂ２およびＢ３は実行されていない。そこで、第１の形態では、選択手段９３（図２参照）が、第１の時相Ｐ１、第３の時相Ｐ３、および第４の時相Ｐ４で収集されたデータの中から、第２の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ２およびＢ３のデータを選択する。以下に、データの選択方法について説明する。
尚、以下では、第２の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ２のデータの選択方法を先に説明し、次に、第２の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について説明する。
図２４は、第２の時相Ｐ２の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ２のデータの選択方法の説明図である。
先ず、選択手段９３は、第２の時相Ｐ２よりも前の時相であって、シーケンス群Ｂ２（高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータを収集するためのシーケンス群）が実行されている時相を特定する。図２４では、第１の時相Ｐ１においてシーケンス群Ｂ２が実行されている。したがって、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、シーケンス群Ｂ２が実行された時相として特定する。
次に、選択手段９３は、第２の時相Ｐ２よりも後の時相であって、シーケンス群Ｂ２が実行されている時相を特定する。図２４では、第３の時相Ｐ３においてシーケンス群Ｂ２が実行されている。したがって、選択手段９３は、第３の時相Ｐ３を、シーケンス群Ｂ２が実行された時相として特定する。
２つの時相Ｐ１およびＰ３を特定した後、選択手段９３は、２つの時相Ｐ１およびＰ３のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。以下に、時相の特定方法について説明する。
先ず、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ１に基づいて、データａ１の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データａ１に基づいて、低周波領域ＲＡの各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＡを、データａ１の特性値として計算する。図２４では、データａ１に基づいて計算された加算値ＶＡが、ＶＡ＝［ａ１］で示されている。
次に、選択手段９３は、第３の時相Ｐ３のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ３に基づいて、データａ３の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データａ３に基づいて、低周波領域ＲＡの各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＡを、データａ３の特性値として計算する。図２４では、データａ３に基づいて計算された加算値ＶＡが、ＶＡ＝［ａ３］で示されている。
したがって、第１の時相Ｐ１における加算値ＶＡ＝［ａ１］と、第３の時相Ｐ３における加算値ＶＡ＝［ａ３］が計算される。
加算値ＶＡ＝［ａ１］およびＶＡ＝［ａ３］を計算した後、選択手段９３は、加算値ＶＡ＝［ａ１］およびＶＡ＝［ａ３］を比較し、第１の時相Ｐ１と第３の時相Ｐ３のうち、加算値ＶＡが小さい方の時相を特定する。第１の形態では、加算値ＶＡが小さい方の時相が、撮影部位Ｒ（図９参照）内の造影剤の量が少ない方の時相と考えることができる。以下に、加算値ＶＡが小さい方の時相が、撮影部位Ｒ内の造影剤の量が少ない方の時相と考えることができる理由について説明する。
撮影部位に造影剤が流入する前は、撮影部位から生じるＭＲ信号の信号強度は小さいが、撮影部位に造影剤が流入すると、造影剤が流入した部分から生じるＭＲ信号の信号強度は大きくなる。また、撮影部位に流入する造影剤が増加すると、ＭＲ信号の信号強度は更に大きくなる。そして、造影剤が撮影部位から流出すると、ＭＲ信号の信号強度は小さくなる。したがって、加算値ＶＡが小さい場合は、撮影部位内に造影剤が存在していないか、あるいは、撮影部位内の造影剤の量はそれほど多くないと考えることができる。一方、加算値ＶＡが大きい場合は、撮影部位に多くの造影剤が含まれていると考えることができる。したがって、２つの時相の加算値ＶＡを比較した場合、加算値ＶＡが小さい方の時相は、撮影部位に造影剤が含まれていないか、あるいは、加算値ＶＡが大きい方の時相よりも、撮影部位内の造影剤の量が少ないと考えることができる。そこで、第１の形態では、２つの時相のうち、加算値ＶＡが小さい方の時相を、造影剤の量が少ない方の時相と判定する。
したがって、［ａ１］＜［ａ３］の場合、これは、第１の時相Ｐ１における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第３の時相Ｐ３における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。一方、［ａ１］＞［ａ３］の場合、これは、第３の時相Ｐ３における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第１の時相Ｐ１における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。
ここでは、［ａ１］＜［ａ３］であるとする。したがって、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、造影剤の量が少ない時相として特定する。造影剤の量が少ない時相（第１の時相Ｐ１）を特定した後、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１で実行されたシーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２１を、第２の時相Ｐ２の高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして選択する（第３の時相Ｐ３のデータｂ２３は選択しない）。
次に、第２の時相Ｐ２の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について説明する。
図２５は、第２の時相Ｐ２の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法の説明図である。
選択手段９３は、第２の時相よりも前の時相であって、シーケンス群Ｂ３（高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータを収集するためのシーケンス群）が実行されている時相を特定する。図２５では、第１の時相Ｐ１においてシーケンス群Ｂ３が実行されている。したがって、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、シーケンス群Ｂ３が実行された時相として特定する。
次に、選択手段９３は、第２の時相よりも後の時相であって、シーケンス群Ｂ３が実行されている時相を特定する。図２５では、第４の時相Ｐ４においてシーケンス群Ｂ３が実行されている。したがって、選択手段９３は、第４の時相Ｐ４を、シーケンス群Ｂ３が実行された時相として特定する。
２つの時相Ｐ１およびＰ４を特定した後、選択手段９３は、２つの時相Ｐ１およびＰ４のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。以下に、時相の特定方法について説明する。
選択手段９３は、造影剤の量が少ない方の時相を特定するために、先に説明したように、加算値ＶＡを計算する。尚、第１の時相Ｐ１に関しては、既に加算値ＶＡは、ＶＡ＝［ａ１］と計算されている。したがって、ここでは、第４の時相Ｐ４に関する加算値ＶＡのみを計算する。
選択手段９３は、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ４に基づいて、低周波領域ＲＡの各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＡを計算する。図２５では、ＶＡ＝［ａ４］で示されている。
次に、選択手段９３は、加算値ＶＡ＝［ａ１］およびＶＡ＝［ａ４］を比較し、第１の時相Ｐ１と第４の時相Ｐ４のうち、加算値ＶＡが小さい方の時相を特定する。
［ａ１］＜［ａ４］の場合、これは、第１の時相Ｐ１における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第４の時相Ｐ４における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。一方、［ａ１］＞［ａ４］の場合、これは、第４の時相Ｐ４における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第１の時相Ｐ１における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。
ここでは、［ａ１］＜［ａ４］であるとする。したがって、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、造影剤の量が少ない時相として特定する。造影剤の量が少ない時相（第１の時相Ｐ１）を特定した後、選択手段９３は、第１の時相で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３１を、第２の時相Ｐ２の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する（第４の時相Ｐ４のデータｂ３４は選択しない）。
図２５では、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２を再構成するためのｋ空間データＤ２は、データａ２、ｂ１２、ｂ２１、およびｂ３１で構成される。再構成手段９１は、ｋ空間データＤ２をフーリエ変換する。これにより、第２の時相Ｐ２の画像ＩＭ２が得られる。
次に、第３の時相の画像再構成について説明する。
図２６〜図２８は、第３の時相の画像再構成の説明図である。
先ず、図２６から説明する。
図２６では、第１の時相Ｐ１〜第５の時相Ｐ５のシーケンス群が実行された様子が示されている。
第５の時相Ｐ５のシーケンス群ＡおよびＢ１を実行した後、第３の時相Ｐ３の画像が再構成される。以下に、第３の時相Ｐ３の画像を再構成する手順について説明する。
第３の時相Ｐ３では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている。したがって、第３の時相Ｐ３では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ３が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２３が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。しかし、第３の時相Ｐ３では、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１、第２の時相Ｐ２、第４の時相Ｐ４、および第５の時相Ｐ５で収集されたデータの中から、第３の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する。以下に、データの選択方法について説明する。
尚、以下では、第３の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータの選択方法を先に説明し、次に、第３の時相の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について説明する。
図２７は、第３の時相Ｐ３の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータの選択方法の説明図である。
選択手段９３は、第３の時相Ｐ３よりも前の時相であって、シーケンス群Ｂ１（高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータを収集するためのシーケンス群）が実行されている時相を特定する。図２７を参照すると、第１の時相Ｐ１および第２の時相Ｐ２においてシーケンス群Ｂ１が実行されている。このように、複数の時相において、シーケンス群Ｂ１が実行されている場合、選択手段９３は、画像再構成が行われる第３の時相に最も近い時相を特定する。ここでは、第１の時相Ｐ１および第２の時相Ｐ２のうち、第３の時相Ｐ３に最も近い時相は、第２の時相Ｐ２である。したがって、選択手段９３は、第２の時相Ｐ２を、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相として特定する。
次に、選択手段９３は、第３の時相Ｐ３よりも後の時相であって、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相を特定する。図２７を参照すると、第５の時相Ｐ５においてシーケンス群Ｂ１が実行されている。したがって、選択手段９３は、第５の時相Ｐ５を、シーケンス群Ｂ１が実行された時相として特定する。
２つの時相Ｐ２およびＰ５を特定した後、選択手段９３は、２つの時相Ｐ２およびＰ５のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。造影剤の量が少ない方の時相を特定する場合、選択手段９３は、先ず、第２の時相Ｐ２のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ２に基づいて、低周波領域ＲＡの各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＡを計算する。図２７では、ＶＡ＝［ａ２］で示されている。
次に、選択手段９３は、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ５に基づいて、低周波領域ＲＡの各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＡを計算する。図２７では、ＶＡ＝［ａ５］で示されている。
したがって、第２の時相Ｐ２における加算値ＶＡ＝［ａ２］と、第５の時相Ｐ５における加算値ＶＡ＝［ａ５］が求められる。
加算値ＶＡ＝［ａ２］およびＶＡ＝［ａ５］を計算した後、選択手段９３は、加算値ＶＡ＝［ａ２］およびＶＡ＝［ａ５］を比較し、第２の時相Ｐ２と第５の時相Ｐ５のうち、加算値ＶＡが小さい方の時相を特定する。
［ａ２］＜［ａ５］の場合、これは、第２の時相Ｐ２における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第５の時相Ｐ５における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。一方、［ａ２］＞［ａ５］の場合、これは、第５の時相Ｐ５における撮影部位の造影剤の量が少なく（あるいは撮影部位に造影剤が含まれていない）、第２の時相Ｐ２における撮影部位の造影剤の量が多いことを意味している。
ここでは、［ａ２］＜［ａ５］であるとする。したがって、選択手段９３は、第２の時相Ｐ２を、造影剤の量が少ない時相として特定する。造影剤の量が少ない時相（第２の時相Ｐ２）を特定した後、選択手段９３は、第２の時相Ｐ２で実行されたシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１２を、第３の時相Ｐ３の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして選択する（第５の時相Ｐ５のデータｂ１５は選択しない）。
次に、第３の時相Ｐ３の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について説明する。
図２８は、第３の時相Ｐ３の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法の説明図である。
選択手段９３は、第３の時相Ｐ３よりも前の時相であって、シーケンス群Ｂ３（高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータを収集するためのシーケンス群）が実行されている時相を特定する。図２８を参照すると、第１の時相Ｐ１においてシーケンス群Ｂ３が実行されている。したがって、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、シーケンス群Ｂ３が実行された時相として特定する。
次に、選択手段９３は、第３の時相Ｐ３よりも後の時相であって、シーケンス群Ｂ３が実行されている時相を特定する。図２８を参照すると、第４の時相Ｐ４においてシーケンス群Ｂ３が実行されている。したがって、選択手段９３は、第４の時相Ｐ４を、シーケンス群Ｂ３が実行された時相として特定する。
２つの時相Ｐ１およびＰ４を特定した後、選択手段９３は、時相Ｐ１における加算値ＶＡ＝［ａ１］と、時相Ｐ４における加算値ＶＡ＝［ａ４］とを比較し、２つの時相Ｐ１およびＰ４のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。尚、ここでは、［ａ１］＜［ａ４］であることが既に求められているので（図２５参照）、選択手段９３は、第１の時相Ｐ１を、造影剤の量が少ない時相として特定する。造影剤の量が少ない時相（第１の時相Ｐ１）を特定した後、選択手段９３は、時相Ｐ１で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３１を、第３の時相Ｐ３の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する（第４の時相Ｐ４のデータｂ３４は選択しない）。
図２８では、第３の時相Ｐ３の画像ＩＭ３を再構成するためのｋ空間データＤ３は、データａ３、ｂ１２、ｂ２３、およびｂ３１で構成される。再構成手段９１は、ｋ空間データＤ３をフーリエ変換する。したがって、第３の時相Ｐ３の画像ＩＭ３が得られる。
以下同様に、第４の時相Ｐ４以降の画像についても、加算値ＶＡを計算し、加算値ＶＡの値が小さい方の時相のシーケンス群で収集されたデータを、高周波領域ＲＢのグループの格子点のデータとして採用する。図２９、図３０、および図３１は、それぞれ、第４の時相Ｐ４、第５の時相Ｐ５、および第６の時相Ｐ６の画像再構成の説明図である。再構成手段９１がｋ空間データＤ４（データａ４、ｂ１２、ｂ２６、およびｂ３４）をフーリエ変換することにより、第４の時相Ｐ４の画像ＩＭ４が得られる。また、再構成手段９１がｋ空間データＤ５（データａ５、ｂ１５、ｂ２６、およびｂ３７）をフーリエ変換することにより、第５の時相Ｐ５の画像ＩＭ５が得られる。更に、再構成手段９１がｋ空間データＤ６（データａ６、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７）をフーリエ変換することにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成したら、次に、第７の時相Ｐ７の画像を再構成する（図３２参照）。
図３２は、第７の時相Ｐ７の画像再構成の説明図である。
第７の時相Ｐ７では、シーケンス群ＡおよびＢ３が実行されている。したがって、第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ７が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７が、高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。しかし、第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ｂ１およびＢ２は実行されていない。そこで、選択手段９３は、本スキャンＭＳにより収集されたデータの中から、第７の時相Ｐ７の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１およびＢ２のデータを選択する。図３２では、第５の時相Ｐ５において、シーケンス群Ｂ１のデータｂ１５が収集されており、第８の時相Ｐ８において、シーケンス群Ｂ１のデータｂ１８が収集されている。ここでは、データｂ１５およびｂ１８のうち、データｂ１８が、第７の時相Ｐ７の画像再構成に使用されるデータとして選択された例が示されている。
尚、シーケンス群Ｂ２は、第７の時相の前の時相（第６の時相Ｐ６）で実行されているが、第７の時相の後の時相（第８の時相Ｐ８）では実行されていない。したがって、選択手段９３は、第６の時相Ｐ６のシーケンス群Ｂ２のデータを、第７の時相Ｐ７の画像再構成に使用されるデータとして選択する。
図３２では、第７の時相Ｐ７の画像を再構成するためのｋ空間データＤ７は、データａ７、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。再構成手段９１がｋ空間データＤ７をフーリエ変換することにより、第７の時相Ｐ７の画像ＩＭ７が得られる。
第７の時相Ｐ７の画像ＩＭ７を再構成した後、第８の時相Ｐ８の画像ＩＭ８が再構成される。第８の時相Ｐ８の画像ＩＭ８は、図１７を参照しながら説明した方法と同じ方法で再構成される。
このようにして、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８の画像が再構成される。
第１の形態では、第ｉの時相Ｐｉにおいて、シーケンス群Ｂｊ（ｊは、１、２、又は３の値）が実行されていない場合、第ｉの時相Ｐｉよりも前の時相であって、シーケンス群Ｂｊが実行された時相と、第ｉの時相Ｐｉよりも後の時相であって、シーケンス群Ｂｊが実行された時相とを特定する。そして、特定された２つの時相のうち、撮影部位内における造影剤の量が少ない方の時相を特定し、造影剤の量が少ない方の時相のシーケンス群Ｂｊにより収集されたデータを、第ｉの時相Ｐｉの画像を再構成するためのデータとして選択する。したがって、造影剤の量が少ないときに収集されたデータを使用して画像が再構成されるので、エッジ強調が低減された画像を得ることができる。ここで、第１の形態の再構成方法によりエッジ強調が低減されることを検証するため、円形ファントムの画像を得るためのシミュレーションを行った。以下に、シミュレーションにより得られた円形ファントムの画像について説明する。尚、シミュレーションでは、円形ファントムの信号強度は、図１８に示すグラフに従って変化するとした。
図３３は、第１の形態の方法で画像を再構成することにより得られた円形ファントムの各時相の画像のシミュレーション結果を示す図である。
図３３に示す第２の時相Ｐ２の画像を、図１９に示す第２の時相Ｐ２の画像と比較すると、図３３に示す第２の時相Ｐ２の画像は、エッジ強調が低減されていることがわかる。また、図３３に示す第６の時相Ｐ６の画像を、図２２に示す第６の時相Ｐ６の画像と比較すると、図３３に示す第６の時相Ｐ６の画像は、エッジ強調が低減されていることがわかる。したがって、第１の形態の方法で、画像再構成に使用されるデータを選択することにより、エッジ強調が低減された画像が得られることが分かる。
尚、第１の形態では、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８の画像を取得するための本スキャンＭＳについて説明されている。しかし、第８の時相Ｐ８を、第ｎの時相Ｐｎに一般化すると、本発明は、第１の時相Ｐ１〜第ｎの時相Ｐｎの画像を取得する例に適用することができる。図３４に、第１の時相Ｐ１〜第ｎの時相Ｐｎの画像を取得するための本スキャンＭＳの一例を概略的に示す。
次に、図３４のスキャンＭＳを実行した場合において、第ｉの時相の画像を再構成する方法について説明する（図３５参照）。
図３５は、第ｉの時相の画像を再構成する方法の説明図である。
第ｉの時相Ｐｉでは、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている。したがって、第ｉの時相Ｐｉでは、シーケンス群Ａにより収集されたデータａｉが、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２ｉが、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。しかし、第ｉの時相Ｐｉでは、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、選択手段９３は、第ｉの時相Ｐｉの画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する。以下、第ｉの時相Ｐｉの画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータの選択方法、および第ｉの時相Ｐｉの画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について順に説明する。
（１）第ｉの時相Ｐｉの画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータの選択方法について
先ず、第ｉの時相Ｐｉの前の時相について考える。第ｉの時相Ｐｉの前の時相では、例えば、第１の時相Ｐ１、第２の時相Ｐ２、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。このように、複数の時相において、シーケンス群Ｂ１が実行されている場合、選択手段９３は、画像再構成が行われる第ｉの時相に最も近い時相を特定する。ここでは、第ｉの時相Ｐｉの前の時相において、シーケンス群Ｂ１が実行されており、且つ第ｉの時相Ｐｉに最も近い時相は、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１である。したがって、選択手段９３は、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１を、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相として特定する。尚、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１の代わりに、例えば、第１の時相Ｐ１又は第２の時相Ｐ２を、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相として特定することも可能である。しかし、再構成された画像の画質の劣化をできるだけ低減するためには、第ｉの時相に最も近い時相を特定することが望ましい。したがって、ここでは、第１の時相Ｐ１および第２の時相Ｐ２ではなく、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１を、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相として特定している。
次に、第ｉの時相Ｐｉの後の時相について考える。第ｉの時相Ｐｉの後の時相では、例えば、第ｉ＋１の時相Ｐｉ＋２、第ｎの時相Ｐｎにおいて、シーケンス群Ｂ１が実行されている。このように、複数の時相において、シーケンス群Ｂ１が実行されている場合、選択手段９３は、画像再構成が行われる第ｉの時相に最も近い時相を特定する。ここでは、第ｉの時相Ｐｉの後の時相において、シーケンス群Ｂ１が実行されており、且つ第ｉの時相Ｐｉに最も近い時相は、第ｉ＋２の時相Ｐｉ＋２である。したがって、選択手段９３は、第ｉ＋２の時相Ｐｉ＋２を、シーケンス群Ｂ１が実行されている時相として特定する。
２つの時相Ｐｉ−１およびＰｉ＋２を特定した後、選択手段９３は、２つの時相Ｐｉ−１およびＰｉ＋２のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。ここでは、時相Ｐｉ−１が、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相として特定されたとする。したがって、選択手段９３は、第ｉ−１の時相Ｐｉ−１のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１，ｉ−１を、第ｉの時相Ｐｉの高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして選択する（第ｉ＋２の時相Ｐｉ＋２のデータｂ１，ｉ＋２は選択しない）。
（２）第ｉの時相Ｐｉの画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータの選択方法について
先ず、第ｉの時相Ｐｉの前の時相について考える。第ｉの時相Ｐｉの前の時相では、例えば、第１の時相Ｐ１、第ｉ−２の時相Ｐｉ−２において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。このように、複数の時相において、シーケンス群Ｂ３が実行されている場合、選択手段９３は、画像再構成が行われる第ｉの時相に最も近い時相を特定する。ここでは、第ｉの時相Ｐｉの前の時相において、シーケンス群Ｂ３が実行されており、且つ第ｉの時相Ｐｉに最も近い時相は、第ｉ−２の時相Ｐｉ−２である。したがって、選択手段９３は、第ｉ−２の時相Ｐｉ−２を、シーケンス群Ｂ３が実行されている時相として特定する。
次に、第ｉの時相Ｐｉの後の時相について考える。第ｉの時相Ｐｉの後の時相では、例えば、第ｉ＋１の時相Ｐｉ＋１、第ｎ−１の時相Ｐｎ−１において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。このように、複数の時相において、シーケンス群Ｂ３が実行されている場合、選択手段９３は、画像再構成が行われる第ｉの時相に最も近い時相を特定する。ここでは、第ｉの時相Ｐｉの後の時相において、シーケンス群Ｂ３が実行されており、且つ第ｉの時相Ｐｉに最も近い時相は、第ｉ＋１の時相Ｐｉ＋１である。したがって、選択手段９３は、第ｉ＋１の時相Ｐｉ＋１を、シーケンス群Ｂ３が実行されている時相として特定する。
２つの時相Ｐｉ−２およびＰｉ＋１を特定した後、選択手段９３は、２つの時相Ｐｉ−２およびＰｉ＋１のうち、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相を特定する。ここでは、時相Ｐｉ＋１が、撮影部位内の造影剤の量が少ない方の時相として特定されたとする。したがって、選択手段９３は、第ｉ＋１の時相Ｐｉ＋１のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３，ｉ＋１を、第ｉの時相Ｐｉの高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する（第ｉ−２の時相Ｐｉ−２のデータｂ３，ｉ−２は選択しない）。
したがって、第ｉの時相Ｐｉの画像を再構成するためのｋ空間データＤｉは、データａｉ、ｂ１，ｉ−１、ｂ２ｉ、およびｂ３，ｉ＋１で構成される。再構成手段９１がｋ空間データＤｉをフーリエ変換することにより、第ｉの時相Ｐｉの画像ＩＭｉが得られる。
尚、図３５では、第ｉの時相Ｐｉにおいてシーケンス群Ｂ２が実行された例が示されているが、シーケンス群Ｂ２の代わりに、シーケンス群Ｂ１又はＢ３が実行されていてもよい。また、第ｉの時相Ｐｉにおいて、シーケンス群Ｂ２に加えて、シーケンス群Ｂ１又はＢ３が実行されていてもよい。更に、図３５では、低周波領域ＲＡの格子点のデータを収集するシーケンス群として、シーケンス群Ａのみが実行されている。しかし、低周波領域ＲＡの格子点を複数のグループ（ｍ個のグループ）に分けて、低周波領域ＲＡの格子点のデータを収集するシーケンス群をｍ個設けてもよい。また、図３５では、高周波領域ＲＢの格子点のデータを収集するシーケンス群として、３つのシーケンス群Ｂ１、Ｂ２、およびＢ３が実行されている。しかし、高周波領域ＲＢの格子点を２個のグループに分け、高周波領域ＲＢの格子点のデータを収集するシーケンス群を２個設けてもよい。更に、高周波領域ＲＢの格子点を４個以上のグループに分け、高周波領域ＲＢの格子点のデータを収集するシーケンス群を４個以上設けてもよい。
尚、上記の例では、シーケンス群Ａのデータに基づいて、画像再構成に使用するデータを選択している。しかし、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて、画像再構成に使用するデータを選択してもよい。以下に、シーケンス群Ｂｊにより収集されたデータに基づいて、画像再構成に使用するデータを選択する方法について説明する。尚、以下では、説明の便宜上、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する例を取り上げて、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて画像再構成に使用するデータを選択する方法を説明する。
第６の時相Ｐ６では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている（図６参照）。しかし、第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、選択手段９３は、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて、第６の時相Ｐ６とは別の時相で収集されたデータの中から、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する。以下に、データの選択方法について説明する。
図３６および図３７は、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する場合において、シーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する方法の説明図である。以下、図３６および図３７について順に説明する。
図３６は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。
図３６を参照すると、第５の時相Ｐ５および第８の時相Ｐ８において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。選択手段９３は、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５に基づいて、データｂ１５の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データｂ１５に基づいて、第５の時相Ｐ５の高周波領域ＲＢのグループＧ１の各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＢを、データｂ１５の特性値として計算する。図３６では、データｂ１５に基づいて計算された加算値ＶＢが、ＶＢ＝［ｂ１５］で示されている。
また、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８に基づいて、データｂ１８の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データｂ１８に基づいて、第８の時相Ｐ８の高周波領域ＲＢのグループＧ１の各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＢを、データｂ１８の特性値として計算する。図３６では、データｂ１８に基づいて計算された加算値ＶＢが、ＶＢ＝［ｂ１８］で示されている。
次に、選択手段９３は、加算値ＶＢ＝［ｂ１５］およびＶＢ＝［ｂ１８］を比較し、第５の時相Ｐ５と第８の時相Ｐ８のうち、加算値ＶＢが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ｂ１５］＞［ｂ１８］であるとする。したがって、第８の時相Ｐ８が、造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８で実行されたシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして選択する。
次に、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法について説明する。
図３７は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。
図３７を参照すると、第４の時相Ｐ４および第７の時相Ｐ７において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。選択手段９３は、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４に基づいて、データｂ３４の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データｂ３４に基づいて、第４の時相Ｐ４の高周波領域ＲＢのグループＧ３の各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＢ＝［ｂ３４］を、データｂ３４の特性値として計算する。
また、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７に基づいて、データｂ３７の特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、データｂ３７に基づいて、第７の時相Ｐ７の高周波領域ＲＢのグループＧ３の各格子点における信号強度の絶対値を求め、各格子点における絶対値の加算値ＶＢ＝［ｂ３７］を、データｂ３７の特性値として計算する。
次に、選択手段９３は、加算値ＶＢ＝［ｂ３４］およびＶＢ＝［ｂ３７］を比較し、第４の時相Ｐ４と第７の時相Ｐ７のうち、加算値ＶＢが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ｂ３４］＞［ｂ３７］であるとする。したがって、第７の時相Ｐ７が、造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する。
図３７では、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成するためのｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
先に説明したように、撮影部位に造影剤が流入する前は、撮影部位から生じるＭＲ信号の信号強度は小さいが、撮影部位に造影剤が流入すると、造影剤が流入した部分から生じるＭＲ信号の信号強度は大きくなる。したがって、シーケンス群Ａの加算値ＶＡの代わりに、シーケンス群Ｂｊの加算値ＶＢを用いても、造影剤の量が少ない方の時相を特定することができるので、エッジ強調が低減された画像を得ることができる。
尚、第１の形態では、シーケンス群により収集されたデータの特性値として、加算値ＶＡ（又はＶＢ）を計算している。しかし、画像再構成に使用されるデータを選択することができるのであれば、加算値ＶＡ（又はＶＢ）とは別の値を特性値として計算してもよい。例えば、シーケンス群により収集された格子点のデータの平均値、最大値、中央値などを、特性値として計算してもよい。
（２）第２の形態
第２の形態のＭＲ装置は、第１の形態のＭＲ装置と比較すると、処理装置９の設定手段９２および選択手段９３が異なっている。第２の形態では、設定手段９２は、撮影部位Ｒの他に、関心部位ＲＯＩを設定する。また、選択手段９３は、後述する加算値ＶＡＲＯＩに基づいて、画像再構成に使用されるデータを選択する。
次に、第２の形態において各時相の画像を取得する方法について、第１の形態と同様に、図７のフローを参照しながら説明する。
ステップＳＴ１では、ローカライザスキャンＬＳが実行される。ローカライザスキャンＬＳを実行することにより、画像ＬＤ（図８参照）が得られる。ローカライザスキャンＬＳを実行した後、ステップＳＴ２に進む。
ステップＳＴ２では、スキャン条件が設定される。第２の形態でも、第１の形態と同様に、撮影部位Ｒが設定される。図３８に、撮影部位Ｒを概略的に示す。また、第２の形態では、オペレータは、後述する加算値ＶＡＲＯＩ（図３９参照）を計算するための関心部位ＲＯＩも設定する。オペレータは、操作部１１を操作し、画像ＬＤを参考にして、関心部位ＲＯＩを設定するために必要な情報を入力する。設定手段９２（図２参照）は、入力された情報に基づいて、関心部位ＲＯＩを設定する。図３８では、肝臓の左葉に関心部位ＲＯＩが設定された例が示されている。スキャン条件を設定した後、ステップＳＴ３に進む。
ステップＳＴ３では、本スキャンＭＳ（図６参照）が実行される。そして、本スキャンＭＳを実行することにより収集されたデータに基づいて、各時相の画像が再構成される。以下、第３の形態において、各時相の画像を再構成する方法について説明する。尚、以下の説明では、説明の便宜上、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８のうち、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する例を取り上げて、第３の形態の画像再構成方法について説明する。
第６の時相Ｐ６では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている（図６参照）。しかし、第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ｂ１およびＢ３は実行されていない。そこで、選択手段９３は、第６の時相Ｐ６とは別の時相で収集されたデータの中から、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する。以下に、データの選択方法について説明する。
図３９および図４０は、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する場合において、シーケンス群Ｂ１およびＢ３のデータを選択する方法の説明図である。以下、図３９および図４０について順に説明する。
図３９は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。
図３９を参照すると、第５の時相Ｐ５および第８の時相Ｐ８において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。選択手段９３は、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ５をフーリエ変換し、第５の時相Ｐ５の画像ＩＡ５を求める。また、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ８をフーリエ変換し、第８の時相Ｐ８の画像ＩＡ８を求める。
次に、選択手段９３は、画像ＩＡ５のうちの、ステップＳＴ２で設定した関心部位ＲＯＩ（図３８参照）に含まれるボクセルのデータの特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、画像ＩＡ５の関心部位ＲＯＩに含まれる各ボクセルの信号強度の加算値ＶＡＲＯＩを、関心部位に含まれるボクセルのデータの特性値として計算する。図３９では、画像ＩＡ５の関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータに基づいて計算された加算値ＶＡＲＯＩが、ＶＡＲＯＩ＝［ａ５５］で示されている。
また、選択手段９３は、画像ＩＡ８のうちの、関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータの特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、画像ＩＡ８の関心部位ＲＯＩに含まれる各ボクセルの信号強度の加算値ＶＡＲＯＩを、関心部位に含まれるボクセルのデータの特性値として計算する。図３９では、画像ＩＡ８の関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータに基づいて計算された加算値ＶＡＲＯＩが、ＶＡＲＯＩ＝［ａ８８］で示されている。
次に、選択手段９３は、加算値ＶＡＲＯＩ＝［ａ５５］およびＶＡＲＯＩ＝［ａ８８］を比較し、第５の時相Ｐ５と第８の時相Ｐ８のうち、加算値ＶＡＲＯＩが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ａ５５］＞［ａ８８］であるとする。したがって、第８の時相Ｐ８が、ＲＯＩ内の造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８で実行されたシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして選択する（第５の時相Ｐ５のデータｂ１５は選択しない）。
次に、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法について説明する。
図４０は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。
図４０を参照すると、第４の時相Ｐ４および第７の時相Ｐ７において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。選択手段９３は、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ４をフーリエ変換し、第４の時相Ｐ４の画像ＩＡ４を求める。また、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ７をフーリエ変換し、第７の時相Ｐ７の画像ＩＡ７を求める。
次に、選択手段９３は、画像ＩＡ４のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルの信号強度の加算値ＶＡＲＯＩ＝［ａ４４］を計算する。また、選択手段９３は、画像ＩＡ７のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルの信号強度の加算値ＶＡＲＯＩ＝［ａ７７］を計算する。そして、選択手段９３は、加算値ＶＡＲＯＩ＝［ａ４４］およびＶＡＲＯＩ＝［ａ７７］を比較し、第４の時相Ｐ４と第７の時相Ｐ７のうち、加算値ＶＡＲＯＩが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ａ４４］＞［ａ７７］であるとする。したがって、第７の時相Ｐ７が、ＲＯＩ内の造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する（第４の時相Ｐ４のデータｂ３４は選択しない）。
図４０では、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成するためのｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
第２の形態では、本スキャンＭＳを実行する前に、関心部位ＲＯＩが設定される。そして、本スキャンＭＳのシーケンス群Ａにより収集されたデータをフーリエ変換することにより画像を生成し、画像のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルの信号強度に基づいて、加算値ＶＡＲＯＩを計算する。次に、２つの時相において得られた加算値ＶＡＲＯＩを比較し、加算値ＶＡＲＯＩが小さい方の時相で収集されたシーケンス群Ｂｊのデータを、画像再構成のためのデータとして選択している。したがって、撮影部位の中で、オペレータが関心のある部位について、エッジ強調が低減されるようにすることができるので、より診断に適した画像を提供することが可能となる。
尚、第２の形態では、シーケンス群Ａのデータをフーリエ変換することにより得られた画像に基づいて、画像再構成に使用するデータを選択している。しかし、シーケンス群Ｂｊのデータをフーリエ変換することにより得られた画像に基づいて、画像再構成に使用するデータを選択してもよい。以下に、シーケンス群Ｂｊのデータをフーリエ変換することにより得られた画像に基づいて、画像再構成に使用するデータを選択する方法について、図４１および図４２を参照しながら説明する。
図４１は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ１のデータを選択する方法の説明図である。
図４１を参照すると、第５の時相Ｐ５および第８の時相Ｐ８において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。選択手段９３は、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１５をフーリエ変換し、第５の時相Ｐ５の画像ＩＢ５を求める。また、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８をフーリエ変換し、第８の時相Ｐ８の画像ＩＢ８を求める。
次に、選択手段９３は、画像ＩＢ５のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータの特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、画像ＩＢ５の関心部位ＲＯＩに含まれる各ボクセルの信号強度の加算値ＶＢＲＯＩを、関心部位に含まれるボクセルのデータの特性値として計算する。図４１では、画像ＩＢ５の関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータに基づいて計算された加算値ＶＢＲＯＩが、ＶＢＲＯＩ＝［ｂ１５１］で示されている。
また、選択手段９３は、画像ＩＢ８のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータの特性値を計算する。ここでは、選択手段９３は、画像ＩＢ８の関心部位ＲＯＩに含まれる各ボクセルの信号強度の加算値ＶＢＲＯＩを、関心部位に含まれるボクセルのデータの特性値として計算する。図４１では、画像ＩＢ８の関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルのデータに基づいて計算された加算値ＶＢＲＯＩが、ＶＢＲＯＩ＝［ｂ１８１］で示されている。
次に、選択手段９３は、加算値ＶＢＲＯＩ＝［ｂ１５１］およびＶＢＲＯＩ＝［ｂ１８１］を比較し、第５の時相Ｐ５と第８の時相Ｐ８のうち、加算値ＶＢＲＯＩが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ｂ１５１］＞［ｂ１８１］であるとする。したがって、第８の時相Ｐ８が、造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第８の時相Ｐ８で実行されたシーケンス群Ｂ１により収集されたデータｂ１８を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして選択する（第５の時相Ｐ５のデータｂ１５は選択しない）。
次に、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法について説明する。
図４２は、第６の時相Ｐ６の画像再構成に使用されるシーケンス群Ｂ３のデータを選択する方法の説明図である。
図４２を参照すると、第４の時相Ｐ４および第７の時相Ｐ７において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。選択手段９３は、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３４をフーリエ変換し、第４の時相Ｐ４の画像ＩＢ４を求める。また、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７をフーリエ変換し、第７の時相Ｐ７の画像ＩＢ７を求める。
次に、選択手段９３は、画像ＩＢ４のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルの信号強度の加算値ＶＢＲＯＩ＝［ｂ３４１］を計算する。また、選択手段９３は、画像ＩＢ７のうちの関心部位ＲＯＩに含まれるボクセルの信号強度の加算値ＶＢＲＯＩ＝［ｂ３７１］を計算する。そして、選択手段９３は、加算値ＶＢＲＯＩ＝［ｂ３４１］およびＶＢＲＯＩ＝［ｂ３７１］を比較し、第４の時相Ｐ４と第７の時相Ｐ７のうち、加算値ＶＢＲＯＩが小さい方の時相を特定する。ここでは、［ｂ３４１］＞［ｂ３７１］であるとする。したがって、第７の時相Ｐ７が、造影剤の量が少ない時相として特定される。この場合、選択手段９３は、第７の時相Ｐ７で実行されたシーケンス群Ｂ３により収集されたデータｂ３７を、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして選択する。
図４２では、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成するためのｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂ１８、ｂ２６、およびｂ３７で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６が得られる。
このように、加算値ＶＡＲＯＩの代わりに、加算値ＶＢＲＯＩを用いて、ＲＯＩ内の造影剤の量が少ない方の時相を特定してもよい。
（３）第３の形態
第１および第２の形態では、２つの時相のうち、造影剤の量が少ない方の時相を特定し、造影剤の量が少ない方の時相で収集されたデータを、画像再構成に使用するデータとして選択している。しかし、２つの時相の各々で収集されたデータを重み付けし、重み付けされたデータを加算することにより得られたデータを、画像再構成に使用するデータとして求めてもよい。以下に、データを重み付けし、画像再構成に使用するデータを求める方法について説明する。
尚、第３の形態のＭＲ装置は、第１の形態のＭＲ装置と比較すると、処理装置９で実行される処理が異なるが、その他の構成は第１の形態と同じである。したがって、第３の形態のＭＲ装置については、処理装置９について主に説明する。
図４３は、第３の形態のおける処理装置９の説明図である。
処理装置９は、グループ分け手段９０、再構成手段９１、設定手段９２、データ計算手段９４などを実現する。尚、グループ分け手段９０、再構成手段９１、および設定手段９２は、第１の形態と同じであるので説明は省略し、データ計算手段９４について説明する。
データ計算手段９４は、画像再構成に使用されるデータを計算する。データ計算手段９４は、特性値計算手段９５、係数値計算手段９６、重み付け手段９７、および合成手段９８などを有している。特性値計算手段９５は、後述する本スキャンＭＳにより収集されたデータの特性値を計算する。係数値計算手段９６は、後述する重み付け係数の値を計算する。重み付け手段９７は、本スキャンＭＳにより収集されたデータを重み付けする。合成手段９８は、重み付けされたデータを合成する。データ計算手段９４は、データを求める手段に相当する。
処理装置９は、記憶部１０に記憶されているプログラムを読み出すことにより、図４３に示す各手段を実現する。尚、処理装置９は、図４３に示す複数の手段を一つのプロセッサで実現してもよいし、２つ以上のプロセッサで実現してもよい。また、図４３に示す複数の手段のうちの一部の手段を、制御部５で実行できるようにしてもよい。
次に、第３の形態において各時相の画像を取得する方法について、第１の形態と同様に、図７のフローを参照しながら説明する。
ステップＳＴ１およびステップＳＴ２は第１の形態と同じであるので説明は省略する。ステップＳＴ２においてスキャン条件を設定した後、ステップＳＴ３に進む。
ステップＳＴ３では、本スキャンＭＳ（図６参照）が実行される。そして、本スキャンＭＳを実行することにより収集されたデータに基づいて、各時相の画像が再構成される。以下、本スキャンＭＳを実行し、各時相の画像を再構成する方法について説明する。尚、以下の説明では、説明の便宜上、第１の時相Ｐ１〜第８の時相Ｐ８のうち、第６の時相Ｐ６の画像を再構成する例を取り上げて、第３の形態の画像再構成方法について説明する。
図４４および図４５は、第３の形態における画像再構成方法の説明図である。先ず、図４４から説明する。
第６の時相Ｐ６では、シーケンス群ＡおよびＢ２が実行されている。したがって、第６の時相Ｐ６では、シーケンス群Ａにより収集されたデータａ６が、ｋ空間の低周波領域ＲＡの格子点のデータとして用いられ、シーケンス群Ｂ２により収集されたデータｂ２６が、高周波領域ＲＢのグループＧ２の格子点のデータとして用いられる。
次に、シーケンス群Ｂ１について考える。図４４を参照すると、第５の時相Ｐ５および第８の時相Ｐ８において、シーケンス群Ｂ１が実行されている。したがって、第５の時相Ｐ５では、シーケンス群Ｂ１によりデータｂ１５が収集されており、第８の時相Ｐ８では、シーケンス群Ｂ１によりデータｂ１８が収集されている。第３の形態では、データ計算手段９４が、これら２つのデータｂ１５およびｂ１８の各々を重み付けし、重み付けされたデータを合成することにより、画像再構成に使用されるデータを計算する。具体的には、以下のようにして、画像再構成に使用されるデータが計算される。
先ず、特性値計算手段９５（図４３参照）は、第５の時相Ｐ５のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ５に基づいて、加算値ＶＡ＝［ａ５］を計算する。次に、係数値計算手段９６（図４３参照）は、加算値ＶＡ＝［ａ５］に基づいて、データｂ１５を重み付けするための重み付け係数ｗ５を計算する。重み付け係数ｗ５を計算した後、重み付け手段９７（図４３参照）は、データｂ１５を重み付け係数ｗ５で重み付けし、重み付けされたデータｂｗ５を求める。
また、特性値計算手段９５は、第８の時相Ｐ８のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ８に基づいて、加算値ＶＡ＝［ａ８］を計算する。次に、係数値計算手段９６は、加算値ＶＡ＝［ａ８］に基づいて、データｂ１８を重み付けするための重み付け係数ｗ８を計算する。重み付け係数ｗ８を計算した後、重み付け手段９７は、データｂ１８を重み付け係数ｗ８で重み付けし、重み付けされたデータｂｗ８を求める。
次に、合成手段９８（図４３参照）は、２つのデータｂｗ５およびｂｗ８を合成する。ここでは、合成手段９８は、ｂｗ５およびｂｗ８を加算することにより、ｂｗ５およびｂｗ８を合成する。図４４では、合成により得られたデータが符号「ｂｗ５８」で示されている。合成データｂｗ５８が、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ１の格子点のデータとして用いられる。
尚、［ａ５］＞［ａ８］の場合、第５の時相Ｐ５は、第８の時相Ｐ８よりも、撮影部位内の造影剤の量が多いと考えられる。したがって、［ａ５］＞［ａ８］の場合、画像のエッジ強調を低減するためには、データｂ１５の重み付け係数ｗ５は小さい値に設定し、データｂ１８の重み付け係数ｗ８は大きい値に設定することが望ましい。一方、［ａ５］＜［ａ８］の場合、第８の時相Ｐ８は、第５の時相Ｐ５よりも、撮影部位内の造影剤の量が多いと考えられる。したがって、［ａ５］＜［ａ８］の場合、画像のエッジ強調を低減するためには、データｂ１５の重み付け係数ｗ５は大きい値に設定し、データｂ１８の重み付け係数ｗ８は小さい値に設定することが望ましい。重み付け係数ｗ５およびｗ８は、例えば、以下の式を用いて求めることができる。
ｗ５＝（ｃ／［ａ５］） ・・・（１）
ｗ８＝（ｃ／［ａ８］） ・・・（２）
ここで、ｃ：定数
式（１）および（２）では、ｗ５は［ａ５］に逆比例し、ｗ８は［ａ８］に逆比例する。したがって、［ａ５］＞［ａ８］の場合、データｂ１５の重み付け係数ｗ５を小さい値に設定し、データｂ１８の重み付け係数ｗ８を大きい値に設定することができる。一方、［ａ５］＜［ａ８］の場合、データｂ１５の重み付け係数ｗ５を大きい値に設定し、データｂ１８の重み付け係数ｗ８を小さい値に設定することができる。このため、エッジ強調を低減することができる。
次に、シーケンス群Ｂ３について考える。
図４５は、シーケンス群Ｂ３の説明図である。
図４５を参照すると、第４の時相Ｐ４および第７の時相Ｐ７において、シーケンス群Ｂ３が実行されている。したがって、第４の時相Ｐ４では、シーケンス群Ｂ３によりデータｂ３４が収集されており、第７の時相Ｐ７では、シーケンス群Ｂ３によりデータｂ３７が収集されている。データ計算手段９４は、これら２つのデータｂ３４およびｂ３７の各々を重み付けし、重み付けされたデータを合成することにより、画像再構成に使用されるデータを計算する。具体的には、以下のようにして、画像再構成に使用されるデータが計算される。
先ず、特性値計算手段９５は、第４の時相Ｐ４のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ４に基づいて、加算値ＶＡ＝［ａ４］を計算する。次に、係数値計算手段９６は、加算値ＶＡ＝［ａ４］に基づいて、データｂ３４を重み付けするための重み付け係数ｗ４を計算する。重み付け係数ｗ４を計算した後、重み付け手段９７は、データｂ３４を重み付け係数ｗ４で重み付けし、重み付けされたデータｂｗ４を求める。
また、特性値計算手段９５は、第７の時相Ｐ７のシーケンス群Ａにより収集されたデータａ７に基づいて、加算値ＶＡ＝［ａ７］を計算する。次に、係数値計算手段９６は、加算値ＶＡ＝［ａ７］に基づいて、データｂ３７を重み付けするための重み付け係数ｗ７を計算する。重み付け係数ｗ７を計算した後、重み付け手段９７は、データｂ３７を重み付け係数ｗ７で重み付けし、重み付けされたデータｂｗ７を求める。
次に、合成手段９８は、２つのデータｂｗ４およびｂｗ７を合成する。ここでは、合成手段９８は、ｂｗ４およびｂｗ７を加算することにより、ｂｗ４およびｂｗ７を合成する。図４５では、合成により得られたデータが符号「ｂｗ４７」で示されている。合成データｂｗ４７が、第６の時相Ｐ６の高周波領域ＲＢのグループＧ３の格子点のデータとして用いられる。
尚、重み付け係数ｗ４およびｗ７は、例えば、以下の式を用いて求めることができる。
ｗ４＝（ｃ／［ａ４］） ・・・（３）
ｗ７＝（ｃ／［ａ７］） ・・・（４）
ここで、ｃ：定数
式（３）および（４）では、ｗ４は［ａ４］に逆比例し、ｗ７は［ａ７］に逆比例する。したがって、エッジ強調を低減することができる。
図４５では、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を再構成するためのｋ空間データＤ６は、データａ６、ｂｗ５８、ｂ２６、およびｂｗ４７で構成される。ｋ空間データＤ６がフーリエ変換されることにより、第６の時相Ｐ６の画像ＩＭ６を得ることができる。
尚、上記の説明では、シーケンス群Ａのデータに基づいて、重み付け係数を計算している。しかし、シーケンス群Ａのデータの代わりに、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて重み付け係数を計算してもよい（図４６参照）。
図４６は、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて重み付け係数を計算する例の説明図である。
図４６では、重み付け係数ｗ４、ｗ５、ｗ７、およびｗ８は、それぞれ、データｂ３４の加算値［ｂ３４］、データｂ１５の加算値［ｂ１５］、データｂ３７の加算値［ｂ３７］、およびデータｂ１８の加算値［ｂ１８］に基づいて計算される。
このように、シーケンス群Ｂｊのデータに基づいて重み付け係数を計算してもよい。
第１〜第３の形態では、第１の時相の直後に、造影剤を注入している。しかし、造影剤を注入するタイミングは、第１の時相の直後に限定されることはなく、本発明は、第１の時相の前に造影剤を注入する場合や、第２の時相の後に造影剤を注入する場合にも適用することができる。また、第１〜第３の形態では、造影剤を用いた本スキャンＭＳについて説明しているが、本発明は、信号増強によるアーチファクトが現れるスキャンであれば、造影剤を使用するか否かに関わらず適用することが可能である。また、第１〜第３の形態では、本スキャンＭＳは、息止めスキャンであるが、自由呼吸下で実行されるスキャンであってもよい。
第１〜第３の形態では、シーケンスＶとして、３Ｄグラディエントエコー系のシーケンスＶを使用した例が示されている。しかし、本発明は、３Ｄグラディエントエコー系のシーケンスに限定されることはなく、３Ｄグラディエントエコー系のシーケンスの代わりに、３Ｄスピンエコー系のシーケンスを用いてもよい。また、３Ｄシーケンスの代わりに、各スライス面のデータを収集する２Ｄシーケンスを用いてもよい。
第１〜第３の形態では、１回のシーケンスＶで１つの格子点に配置されるデータを収集している。しかし、ＥＰＩ（Echo Planar Imaging）法などを用いて、１回のシーケンスＶで複数の格子点のデータを収集してもよい。また、本発明は、位相エンコード数を少なくすることにより高速撮像を行うパラレルイメージング法でデータ収集を行う場合にも適用することができる。
第１〜第３の形態では、本スキャンＭＳの一例として、ＤＩＳＣＯについて説明されている。しかし、本スキャンＭＳはＤＩＳＣＯの例に限定されることはない。
１ ＭＲ装置
２ マグネット
３ テーブル
３ａ クレードル
４ 受信コイル
５ 制御部
６ 送信器
７ 勾配磁場電源
８ 受信器
９ 処理装置
１０ 記憶部
１１ 操作部
１２ 表示部
１３ 被検体
２１ 収容空間
２２ 超伝導コイル
２３ 勾配コイル
２４ ＲＦコイル
９０ グループ化手段
９１ 再構成手段
９２ 設定手段
９３ 選択手段
９４ データ計算手段
９５ 特性値計算手段
９６ 係数値計算手段
９７ 重み付け手段
９８ 合成手段
１０１ 造影剤注入装置

Claims (20)

  1. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第ｉの時相よりも前の時相において実行される前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第１の特性値と、前記第ｉの時相よりも後の時相において実行される前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める手段であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  2. 前記データを求める手段は、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記低周波領域の各格子点の信号強度の第１の絶対値を求め、各格子点における前記第１の絶対値の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記低周波領域の各格子点の信号強度の第２の絶対値を求め、各格子点における前記第２の絶対値の加算値を、前記第２の特性値として計算する、請求項１に記載の磁気共鳴装置。
  3. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第１の画像を求めるとともに、前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第２の画像を求め、前記第１の画像のうちの関心部位内のデータの第１の特性値と、前記第２の画像のうちの前記関心部位内のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める手段であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  4. 前記データを求める手段は、
    前記第１の画像の前記関心部位に含まれる各ボクセルの信号強度の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第２の画像の前記関心部位に含まれる各ボクセルの信号強度の加算値を、前記
    第２の特性値として計算する、請求項３に記載の磁気共鳴装置。
  5. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第１の特性値と、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める手段であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  6. 前記データを求める手段は、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記高周波領域の各格子点の信号強度の第１の絶対値を求め、各格子点における前記第１の絶対値の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記高周波領域の各格子点の信号強度の第２の絶対値を求め、各格子点における前記第２の絶対値の加算値を、前記第２の特性値として計算する、請求項５に記載の磁気共鳴装置。
  7. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第１の画像を求めるとともに、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第２の画像を求め、前記第１の画像のうちの関心部位内のデータの第１の特性値と、前記第２の画像のうちの前記関心部位内のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める手段であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  8. 前記データを求める手段は、
    前記第１の画像の前記関心部位に含まれる各ボクセルの信号強度の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第２の画像の前記関心部位に含まれる各ボクセルの信号強度の加算値を、前記
    第２の特性値として計算する、請求項７に記載の磁気共鳴装置。
  9. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第１の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第１の重み付け係数を計算するとともに、前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第２の特性値に基づいて、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第２の重み付け係数を計算し、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第１の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第１のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第２の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第２のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により求められた前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  10. 前記データを求める手段は、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記低周波領域の各格子点の信号強度の第１の絶対値を求め、各格子点における前記第１の絶対値の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記低周波領域の各格子点の信号強度の第２の絶対値を求め、各格子点における前記第２の絶対値の加算値を、前記第２の特性値として計算する、請求項９に記載の磁気共鳴装置。
  11. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、
    前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行するスキャン手段と、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第１の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第１の重み付け係数を計算するとともに、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第２の特性値に基づいて、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第２の重み付け係数を計算し、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第１の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第１のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第２の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第２のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める、データを求める手段と、
    前記データを求める手段により求められた前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成手段と、
    を有する磁気共鳴装置。
  12. 前記データを求める手段は、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記高周波領域の各格子点の信号強度の第１の絶対値を求め、各格子点における前記第１の絶対値の加算値を、前記第１の特性値として計算し、
    前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記高周波領域の各格子点の信号強度の第２の絶対値を求め、各格子点における前記第２の絶対値の加算値を、前記第２の特性値として計算する、請求項１１に記載の磁気共鳴装置。
  13. ｋ空間の前記高周波領域に含まれる格子点を複数のグループに分けるグループ分け手段を有し、
    前記第２および第５のシーケンス群の各々は、前記複数のグループのうちの第１のグループの格子点のデータを収集するためのシーケンス群である、請求項１〜１２のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
  14. 前記スキャンの実行開始前に前記被検体に造影剤が投与される、又は、前記スキャンを開始した後、前記スキャンが終了する前に、前記被検体に造影剤が投与される、請求項１〜１３のうちのいずれか一項に記載の磁気共鳴装置。
  15. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第ｉの時相よりも前の時相において実行される前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第１の特性値と、前記第ｉの時相よりも後の時相において実行される前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める処理であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  16. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第１の画像を求めるとともに、前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第２の画像を求め、前記第１の画像のうちの関心部位内のデータの第１の特性値と、前記第２の画像のうちの前記関心部位内のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める処理であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  17. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第１の特性値と、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める処理であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  18. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第１の画像を求めるとともに、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータに基づいて、前記撮影部位の第２の画像を求め、前記第１の画像のうちの関心部位内のデータの第１の特性値と、前記第２の画像のうちの前記関心部位内のデータの第２の特性値とに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める処理であって、前記第１の特性値および前記第２の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとのうちの一方のデータを、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータとして選択する、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により選択された前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  19. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第１のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第１の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第１の重み付け係数を計算するとともに、前記第４のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータの第２の特性値に基づいて、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第２の重み付け係数を計算し、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第１の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第１のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第２の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第２のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により求められた前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
  20. 被検体の撮影部位の複数の時相の画像を取得するためのスキャンを実行する磁気共鳴装置であって、前記複数の時相のうちの第ｉの時相よりも前の時相において、ｋ空間の低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第１のシーケンス群と、ｋ空間の高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第２のシーケンス群とを実行し、前記第ｉの時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第３のシーケンス群を実行し、前記第ｉの時相よりも後の時相において、ｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第４のシーケンス群と、ｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを収集するための複数のシーケンスを含む第５のシーケンス群とを実行する磁気共鳴装置に適用されるプログラムであって、
    前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第１の特性値に基づいて、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第１の重み付け係数を計算するとともに、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータの第２の特性値に基づいて、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを重み付けするための第２の重み付け係数を計算し、前記第２のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第１の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第１のデータと、前記第５のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを前記第２の重み付け係数で重み付けすることにより得られた第２のデータとに基づいて、前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータを求める、データを求める処理と、
    前記データを求める処理により求められた前記第ｉの時相におけるｋ空間の前記高周波領域の格子点のデータと、前記第ｉの時相において実行される前記第３のシーケンス群により収集されたｋ空間の前記低周波領域の格子点のデータとに基づいて、前記第ｉの時相における画像を再構成する再構成処理と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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