拡散MRI解析における形態情報に基づく統合前処理手法の開発

• Project/Area Number: 23K07187
• 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: Hokkaido University of Science
• Principal Investigator: 熊澤 誠志 北海道科学大学, 保健医療学部, 教授 (50363354)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 吉浦 敬 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (40322747)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2024: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000); Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
• Keywords: MRI / 拡散 / 画像歪み補正

Outline of Research at the Start

本研究では従来手法のような追加撮像データを必要としない，形態画像情報に基づく拡散MRI画像解析の新たな前処理手法の開発を行う。本研究で提案する手法の基本的な考え方は，MRI信号収集過程で生じる画像の歪みをトレースし，その逆問題を設定するものである。拡散MRI撮像過程をシミュレートし，磁化率効果歪み，渦電流起因歪みを再現し，この逆問題を解くモデルを構築する。従来のMRI画像再構成での逆問題モデルでは正則化項として「滑らかさ」に関する情報を用いているが，本研究では「形態情報」をモデルに組み込むことで，歪み補正アルゴリズムを構築するものである。