深層学習を用いた4D flow MR撮像時における取得タイミングのズレの改善法

• Project/Area Number: 23K11936
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
• Research Institution: Japan Healthcare University
• Principal Investigator: 福山 篤司 日本医療大学, 保健医療学部, 教授 (40452198)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 小山 修司 名古屋大学, 脳とこころの研究センター(保健), 准教授 (20242878) ; 礒田 治夫 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション科学研究科, 臨床教授 (40223060) ; 加川 宗芳 日本医療大学, 保健医療学部, 講師 (60965432) ; 杉本 芳則 日本医療大学, 保健医療学部, 教授 (50783320)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: 血流動態解析 / 深層学習 / 磁気共鳴装置 / 4D flow MRI / velocity encoding(VENC)

Outline of Research at the Start

血管内の血流動態を評価する方法として、位相コントラスト撮像法を応用した4D flow MR撮像法がある。これは対象とする血管を空間的に3次元でデータ収集し、心電同期を併用することで、4次元のデータを取得している。さらには、X、Y、Z軸の3方向に速度エンコードをすることで、速度情報を持った位相画像をそれぞれ取得できる。しかし、この３つ位相画像の取得タイミングは、シーケンスデザインの関係でズレを生じてしまい、誤った流速ベクトルを算出している可能性が示唆されている。
本研究の目的は、深層学習を用いた時間ズレの補正を行い、本来あるべき正しい流速ベクトルの算出方法を考案し検証することである。