Development of next generation MRI measurement method using combinatorial optimization technique with quantum annealing

• Project/Area Number: 20J40290
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 国内
• Review Section: Basic Section 90130:Medical systems-related
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 山本 詩子 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(RPD)
• Project Period (FY): 2020-04-24 – 2023-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
• Keywords: タギングMRI / 追跡性能 / 2D barcode-like Tag / 撮像シーケンス / タグパターン / カーネル法 / パターンマッチング / 量子アニーリング / シミュレーテッド・アニーリング / ブラックボックス最適化 / ベイズ的最適化

Outline of Research at the Start

MRI装置では複数のパラメータを含む撮像設定の工夫により、任意に生体画像を局所的に目立たせることができる。これにより生体内の組織の位置や種類を詳細に調べることが可能となる。しかしMRIの撮像設定の設計では、変数の連続的な値だけではなく、どの位置、どの軸を選ぶかという離散的な変数を選択する必要があり、計算に非常に時間を要する組み合わせ最適化問題となる。そこで、MRI撮像時の設定で組み合わせ最適化問題となる課題において、量子アニーリング技術を導入することで、現実的な時間で最適解を選択する計測手法を開発する。効率的な計測から病気の診断に効果的な、より情報量の多いMRI画像を得ることを目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究計画では、タギングMRIにおいて、標識とするタグの最適化を行うことにより、動きの検出性能向上を目指すものである。タギングMRIは、撮像対象にタグという磁気的な標識を付加し、心壁など生体内で動く組織の局所的な動きを追跡できるようにする撮像方法である。従来のタギングMRIでは一定の間隔で縞模様や格子状にタグを付加する方法が一般的であるが、空間的に高い解像度で動きの追跡を行うためには、近傍のピクセルとの局所識別が可能なタグを付加する必要がある。そこで、各画素が識別できる空間パターンを持つタグ(タグパターン)を付加する方法が提案されている。タグパターンは従来のタグに比べて、MRI装置のハードウェア的な制限により印可するMRIパルスシーケンスの設計が困難で、目的のタグパターンの通りにタグが付加されるようなタグパターンを探索するのが難しい。
研究計画３年目の本年度は、MRI装置により生成可能なタグパターンを探索し、そのタグパターンを付加したMRI画像内でのタグの動きの追跡性能について検討した。入力された目的のタグパターンからMRIパルスシーケンスを計算し、そのパルスシーケンスに沿って磁場を印加した場合に撮像結果として生成されるタグの付加されたMRI画像を、Bloch方程式に基づいたシミュレーションにより獲得した。得られたMRI画像からタグのピクセルを抽出し、周囲のピクセルを含むパッチでピクセルごとにタグのパターンを識別した。生成されたタグパターンが、目的のタグパターンと一致するものが複数種類見つかった中で、タグとなる低輝度領域が少ないタグパターンを選択した。MRI画像を人工的に時系列で移動させ、ピクセル単位で動きの追跡ができる割合を評価した。探索により求めた生成可能なタグパターンと、従来の格子状のタグとの、動きを追跡できたピクセルの割合を比較し、本結果についての学会発表を行った。

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Kernel-based framework to estimate deformations of pneumothorax lung using relative position of anatomical landmarks (2021)
  • Author(s): Yamamoto Utako、Nakao Megumi、Ohzeki Masayuki、Tokuno Junko、Chen-Yoshikawa Toyofumi Fengshi、Matsuda Tetsuya
  • Journal Title: Expert Systems with Applications Volume: 183 Pages: 115288-115288
  • DOI: 10.1016/j.eswa.2021.115288
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
• [Presentation] タギングMRIにおけるタグパターンの追跡性能についての検討 (2022)
  • Author(s): 山本 詩子、今井 宏彦、大関 真之、加納 学
  • Organizer: 第50回日本磁気共鳴医学会大会
• [Presentation] ベイズ的最適化を用いたタギングMRI の空間的タグパターンの最適化 (2021)
  • Author(s): Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Masayuki Ohzeki, Takamasa Hori, Megumi Nakao, and Tetsuya Matsuda
  • Organizer: 第49回日本磁気共鳴医学会大会
• [Presentation] 解剖学的ランドマークとの相対位置を用いたカーネル法による気胸肺の変形推定 (2021)
  • Author(s): 山本詩子, 中尾恵, 大関真之, 徳野純子, 芳川豊史, 松田哲也
  • Organizer: 第60回日本生体医工学会大会
• [Presentation] Bayesian optimization of target label patterns in MRI magnetic pulse design (2021)
  • Author(s): Utako Yamamoto, Hirohiko Imai, Masayuki Ohzeki, Takamasa Hori, Megumi Nakao, and Tetsuya Matsuda
  • Organizer: Qubits21
  • Int'l Joint Research