MRIの臨床画像における客観性・定量性を兼ね備えた信号雑音比測定法に関する研究

Research Project

Project/Area Number	23K07142
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Teikyo University
Principal Investigator	小島慎也帝京大学, 医療技術学部, 准教授 (70815670)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	林達也帝京大学, 医療技術学部, 講師 (60781549) 町田治彦東京女子医科大学, 医学部, 教授 (70439834) 篠原廣行東京都立大学, 人間健康科学研究科, 名誉教授 (90138488)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	MRI / 信号雑音比測定 / 深層学習
Outline of Research at the Start	MRIによる臨床画像では、信号雑音比は画質評価の重要な因子であるが、客観性・定量性を兼ね備えた測定法は提案されていない。従来の測定では手動にて関心領域を画像上に設定し、信号雑音比を測定するが、客観性・定量性が欠如してしまう。本研究ではヒストグラム解析と深層学習に着目し、自動にて信号成分・雑音成分の抽出をおこない、信号雑音比を測定する手法を提案する。本研究では新しい信号雑音比測定法確立を目的に、提案手法の精度や有効性について実証する。本研究で得られた成果により、臨床画像における信号雑音比測定の標準化が進み、定量値評価の精度向上や、高速撮像法の開発などMRI技術の更なる進歩に貢献できる。