• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

体内深層内部の極小部位を超高精細に可視化する次世代MRI信号解析法に関する研究

Research Project

Project/Area Number 21H04891
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
Research InstitutionUniversity of Toyama

Principal Investigator

廣林 茂樹  富山大学, 学術研究部工学系, 教授 (40272950)

Project Period (FY) 2021-04-05 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥42,120,000 (Direct Cost: ¥32,400,000、Indirect Cost: ¥9,720,000)
Fiscal Year 2023: ¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000)
Fiscal Year 2022: ¥13,780,000 (Direct Cost: ¥10,600,000、Indirect Cost: ¥3,180,000)
Fiscal Year 2021: ¥14,560,000 (Direct Cost: ¥11,200,000、Indirect Cost: ¥3,360,000)
Keywords信号処理
Outline of Research at the Start

本研究では、MRIで体動(ブレ)の影響を受けやすい微小空間を高速に計測するため、
計測点数を極限的に削減することができる超高精度信号解析法NHA(Non Harmonic Analysis: 申請者が考案した非周期信号のフーリエ変換式への最小二乗法の適用に基づく周波数分析法)を応用した次世代MRI信号解析技術を開発する。特に、本研究では、計測時間を大幅に削減して、生きた試料の極小部位のリアルタイム撮影を可能にする技術を開拓する。この技術により、MRIのハードウェア性能を極限まで引き出し、高速化と分解能向上を両立可能な次世代型MRI装置の実現化への貢献を目的とする。

Outline of Annual Research Achievements

本研究では、MRIで体動(ブレ)の影響を受けやすい微小空間を高速に計測するため、計測点数を極限的に削減することができる超高精度信号解析法(Non Harmonic Analysis: 申請者が考案した非周期信号のフーリエ変換式への最小二乗法の適用に基づく周波数分析法)を応用した次世代MRI信号解析技術を開発する。毛細血管などに代表される微小部位は、5分の1秒以下の計測で体動の影響を大きく改善できるといわれている。しかしながら、現在のMRIの計測時間は数秒程度掛かり、これを大幅に短縮しなければならない。生きた状態の微小部位の可視化実現のためには、計測データ削減による、解析精度の低下を最小化し、対象部位を正確に撮像することが必要である。
当該年度では、不等間隔データにおけるNHAの精度を検証するため、自作ファントムを用いて計測データの削減率と再構成画像の関係について、PSNRを用いて画質評価を行った。不等間隔サンプリングにおいて、ラジアルは、動きに対してロバストなためDCE-MRIによく利用されている。スパイラルは灌流画像等のリアルタイムスキャンに適しており、患者の動きやエリアシングアーチファクトの影響を抑制することが出来る。ランダムは、少ないデータから高精度の画像を復元する圧縮センシングで利用されており、近年はパラレルイメージングとの併用により一層高速化が期待されている。
既に申請者等の予備実験において、NUFFTの分解能以下に設置した数値ファントムをスパイラル軌道で計測したデータに対し、NUNHAはサイドローブとアーチファクトの影響を抑制した再構成画像を確認した。そこで、ラジアルやランダムの不等間隔データに対しても検証実験を行い、アーチファクトやサイドローブの影響をシミュレーションにより評価した。また、データ削減率とPSNRより、各不等間隔データにおいて最も効率的な計測軌道を検証した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

不等間隔データにおけるNHAの精度検証やファントム作成は順調であったが、当初の想定に反し、数値シミュレーションにおける解析結果に予期しなかった精度のばらつきが見られた。研究遂行上、この現象の本質を見極めることが不可欠なため、毛細血管を想定した検証実験及び数値シミュレーションによる解析を追加した。再実験結果を評価する必要が生じ、実験を延長した。

Strategy for Future Research Activity

超高磁場MRIで毛細血管レベルを可視化するには、莫大なデータを必要とするため、1枚のスライスの撮影時間が長くなり、病変部のリアルタイムな変化を可視化することが難しい。リアルタイムスキャンを可能にするためには、計測データを削減する必要がある。しかし、データ削減により血管のような微小組織は、アーチファクトやサイドローブの影響で見えづらくなる。特に局所部を拡大するとき、FFTのアーチファクトやサイドローブの影響は顕著に現れる。一方、NHAを使うことでアーチファクトやサイドローブを抑制し、正確に血管情報を抽出できる可能性がある。超高磁場による高分解能と、不等間隔サンプリングでデータ削減をすることによる高速化を両立することができれば、微小空間の病変部をリアルタイムで観察することができ、今後の最先端断層撮影技術として、医療業界に大きく貢献できる可能性がある。
今後は、この両立の可能性に関して検証を行う予定である。

Report

(3 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Comments on the Screening Results   Annual Research Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2024 2023

All Journal Article (3 results)

  • [Journal Article] Non-Contact Vital Sensing of Drivers Using Doppler Radar and Observation Points Focusing on Heart Rate Harmonics2024

    • Author(s)
      小山翔太朗, 鈴木翼, 堀本太一, 後藤僚太, 長谷川昌也, 廣林茂樹, 吉田一雄
    • Volume
      J107-C
    • Issue
      1
    • Pages
      34-44
    • DOI

      10.14923/transelej.2023MWP0004

    • ISSN
      1881-0217
    • Year and Date
      2024-01-01
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Detection of Heartbeat Components Through Doppler Radar Systems Using Semantic Segmentation and Non-Harmonic Analysis2024

    • Author(s)
      Ryota Goto, Taichi Horimoto, Shotarou Koyama, Tsubasa Suzuki, Junpei Tsutsumi, Taisei Matsuyama, Masaya Hasegawa, Shigeki Hirobayashi, Kazuo Yoshida
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 12 Pages: 32349-32360

    • DOI

      10.1109/access.2024.3370671

    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Journal Article] Heartbeat Harmonics Detectability During Driving Simulation Using NHA and CW Doppler Radar2023

    • Author(s)
      Taichi Horimoto, Takuro Konichi, Shotarou Koyama, Hirohide Kawamura, Ryota Goto, Tsubasa Suzuki, Masaya Hasegawa,Shigeki Hirobayashi,Kazuo Yoshida
    • Journal Title

      IEEE Access

      Volume: 11 Pages: 51502-51514

    • DOI

      10.1109/access.2023.3278375

    • Related Report
      2022 Annual Research Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi