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

2016 Fiscal Year Annual Research Report

スパースモデリングを用いた新しい医用MRI画像の創生

Planned Research

Project AreaInitiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
Project/Area Number 25120002
Research InstitutionKyoto University

Principal Investigator

富樫 かおり  京都大学, 医学研究科, 教授 (90135484)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 岡田 知久  京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (30321607)
山本 憲  京都大学, 医学研究科, 助教 (60525567)
伏見 育崇  京都大学, 医学研究科, 特定助教 (90639014)
Project Period (FY) 2013-06-28 – 2018-03-31
Keywordsスパースモデリング / 高次元データ駆動科学 / 圧縮センシング / MRI / 画像再構成
Outline of Annual Research Achievements

【課題1】脳卒中では、先年度に発表した健常被検者においてスパースモデリング画像研究の成果に基づき、患者における検討を進めた。従来法では診断上、画質の低下が許容限度と考えられる1/3収集を基準として、スパースモデリング法同一の1/3収集に加えて、1/5収集においても細血管の描出能力に低下が無いことを確認した。さらにより主幹動脈側で生じる動脈瘤では1/8収集でも、従来法と比較して、その検出能に有意な差異が無いことを示して報告している。
【課題2】心筋梗塞では、心臓の周期的な収縮を可視化するシネ画像での高速化は既に報告している。心臓では、心筋を栄養する冠動脈の狭窄・閉塞により心筋梗塞が生じるが、MRIによる非侵襲的な冠動脈撮像には10-20分と非常に長い撮像時間が必要である。データ収集量が約1/4の撮像では、従来法と比較してスパースモデリング法を活用することで、描出がより良好であることを確認している。さらに収集時間を短縮させながらも、血管を評価する上で必要な解像度を保つことができるように、機械学習により作成されたスパースな画像辞書を活用した超解像技術の研究をすすめた。その結果、従来の超解像技法と比較して、より正解値に近い高精細画像再構成が可能なことを示した。
【課題3】ガンの微小環境では、造影剤を活用することで、ガンを栄養する腫瘍血管を対象とした研究を進めた。造影剤を急速に静脈内投与することで、ガン組織へと造影剤が到達する状況を可視化した。脳血管では従来の4倍の時間分解能を達成することができ、さらに使用する造影剤量を1/5に低減しても良好なコントラストが得られることを示した。加えて、乳癌では、病巣周囲への造影剤到達が正常組織に比較して、有意に早いことを明らかにした。
対象とする三大疾患においてスパースモデリング法を活用し、診療に役立つことを示すことができた。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

脳卒中では、従来法では達成困難であった1/5~1/8のデータ収集量でも、スパースモデリング法を活用することで、診療の質を低下させることなく撮像時間を低下させることができた。心筋梗塞では、冠動脈撮像を対象として、データ収集時間を約1/4にすることに加えて、画像特徴を学習させてスパースな辞書を作成、これを用いた超解像技術によりさらに撮像時間を短縮できる可能性を示すことができた。これらは造影剤を使用することなく、完全に非侵襲的に活用できるものである。
一方、ガンでは微小環境に着目、造影剤の使用にスパースモデリング法を組み合わせることで、従来の4倍の時間分解能を達成するとともに、使用する造影剤量を1/5に低減しても良好なコントラストが得られることを示した。その技術により、乳癌における造影剤到達時間の有意な短縮を示すことができた。
これらの成果が示すように、おおむね順調に進展していると考える。

Strategy for Future Research Activity

脳梗塞では、スパースモデリング法の有用性をエビデンスとして確立すべく、より多くの症例における検討を進める。さらに、脳梗塞の原因となる閉塞血管の約1/3が生じる基底核穿通動脈の研究を進める。その描出は7テスラMRI装置を活用することで可能となったが、それでも、等方0.3mm前後という従来に無い超高解像度撮像には、10分以上の時間が必要である。非常に細い血管であり、適切に可視化するには、従来の撮像高速化法では2倍速撮像が限度と考えられ、依然として撮像時間が長い。ここにノイズ低減能も有するスパースモデリング法を適用することで、さらなる撮像時間短縮を図りながらも画質低下を防ぐ手法の研究を進める。
心筋梗塞では、超解像技術による高解像度化の能力をさらに評価して、診療に活用できる手法としての確立を目指す。ガンにおいても、より多くの症例における検証を進めるとともに、造影剤注入により生じるダイナミックな信号変化を解析することで、ガンの悪性度や予後に関する指標が得られないか、詳細な検討を進める。

  • Research Products

    (17 results)

All 2016

All Journal Article (9 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 9 results,  Open Access: 2 results) Presentation (8 results)

  • [Journal Article] Jugular venous reflux on magnetic resonance angiography and radionuclide venography.2016

    • Author(s)
      Fushimi Y, Okada T, Okuchi S, Yamamoto A, Kanagaki M, Fujimoto K, Togashi K
    • Journal Title

      Acta Radiol

      Volume: 5 Pages: -

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] T1-weighted MR imaging of glioma at 3T: a comparative study of 3D MPRAGE vs. conventional 2D spin-echo imaging2016

    • Author(s)
      Dodo T, Okada T, Yamamoto A, Kanagaki M, Fushimi Y, Okada T, Sakata A, Arakawa Y, Miyamoto S, Togashi K
    • Journal Title

      Clin Imaging

      Volume: 40 Pages: 1257-1261

    • DOI

      10.1016/j.clinimag.2016.08.016

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Quantitative assessment of gadolinium deposition in dentate nucleus using quantitative susceptibility mapping.2016

    • Author(s)
      Hinoda T, Fushimi Y, Okada T, Arakawa Y, Liu C, Yamamoto A, Okada T, Yoshida K, Miyamoto S, Togashi K
    • Journal Title

      J Magn Reson Imaging

      Volume: - Pages: -

    • DOI

      10.1002/jmri.25490

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Diffusion tensor imaging of the optic chiasm in patients with intra- or parasellar tumor using readout-segmented echo-planar.2016

    • Author(s)
      Yamada H, Yamamoto A, Okada T, Kanagaki M, Fushimi Y, Porter DA, Tanji M, Hojo M, Miyamoto S, Togashi K
    • Journal Title

      Magn Reson Imaging

      Volume: 34 Pages: 654-661

    • DOI

      10.1016/j.mri.2016.01.002

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography With Sparse Undersampling and Iterative Reconstruction: Comparison With Conventional Parallel Imaging for Accelerated Imaging.2016

    • Author(s)
      Yamamoto T, Fujimoto K, Okada T, Fushimi Y, Stalder AF, Natsuaki Y, Schmidt M, Togashi K
    • Journal Title

      Invest Radiol

      Volume: 51 Pages: 372-378

    • DOI

      10.1097/RLI.0000000000000221

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Compressed Sensing 3-Dimensional Time-of-Flight Magnetic Resonance Angiography for Cerebral Aneurysms: Optimization and Evaluation.2016

    • Author(s)
      Fushimi Y, Fujimoto K, Okada T, Yamamoto A, Tanaka T, Kikuchi T, Miyamoto S, Togashi K
    • Journal Title

      Invest Radiol

      Volume: 51 Pages: 228-235

    • DOI

      10.1097/RLI.0000000000000226

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Voxel Based Analysis of Surgical Revascularization for Moyamoya Disease: Pre- and Postoperative SPECT Studies.2016

    • Author(s)
      Fushimi Y, Okada T, Takagi Y, Funaki T, Takahashi JC, Miyamoto S, Togashi K
    • Journal Title

      PLoS One

      Volume: 11 Pages: -

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0148925

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] MP2RAGE for deep gray matter measurement of the brain: A comparative study with MPRAGE.2016

    • Author(s)
      Okubo G, Okada T, Yamamoto A, Kanagaki M, Fushimi Y, Okada T, Murata K, Togashi K.
    • Journal Title

      J Magn Reson Imaging

      Volume: 43 Pages: 55-62

    • DOI

      10.1002/jmri.24960

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] スパースモデリング:医用MRI画像への応用2016

    • Author(s)
      岡田知久、山本憲、伏見育崇、山本貴之、富樫かおり
    • Journal Title

      電子情報通信学会誌

      Volume: 99 Pages: 434-438

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] スパースモデリング:脳心臓血管・ガンへの展開2016

    • Author(s)
      伏見育崇、岡田知久、山本憲、山本貴之、赤坂太、富樫かおり、藤本晃司
    • Organizer
      スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成・公開シンポジウム
    • Place of Presentation
      慶應義塾大学(東京都新宿区)
    • Year and Date
      2016-12-19 – 2016-12-20
  • [Presentation] 胎児標本MRIにおける下垂体、後蝶形骨化中心の画像所見2016

    • Author(s)
      伏見育崇、岡田知久、山本憲、岡田務、高桑徹也、山田重人、富樫かおり
    • Organizer
      第44回日本磁気共鳴医学会大会
    • Place of Presentation
      大宮ソニックシティ(埼玉県さいたま市)
    • Year and Date
      2016-09-09 – 2016-09-11
  • [Presentation] 64 channel、20 channel 頭頸部コイルの比較の初期経験2016

    • Author(s)
      伏見育崇、岡田知久、山本憲、岡田務、坂田昭彦、奥知左智、大久保豪祐、山内盛敬、日野田卓也、山本貴之、福富光、横田悠介、富樫かおり
    • Organizer
      第44回日本磁気共鳴医学会大会
    • Place of Presentation
      大宮ソニックシティ(埼玉県さいたま市)
    • Year and Date
      2016-09-09 – 2016-09-11
  • [Presentation] 定量的磁化率マッピングを用いた小児期の磁化率変化の検討2016

    • Author(s)
      日野田卓也、伏見育崇、岡田知久、山本憲、岡田務、富樫かおり
    • Organizer
      第44回日本磁気共鳴医学会大会
    • Place of Presentation
      大宮ソニックシティ(埼玉県さいたま市)
    • Year and Date
      2016-09-09 – 2016-09-11
  • [Presentation] 圧縮センシング法を用いた頭部TOF-MRA再構成:正則化項・アンダーサンプリング率と再構成画像の関係2016

    • Author(s)
      山本憲
    • Organizer
      第35回日本医用画像工学会大会
    • Place of Presentation
      千葉大学(千葉県千葉市)
    • Year and Date
      2016-07-21 – 2016-07-23
  • [Presentation] 圧縮センシングを用いたMR angiographyのモヤモヤ病における検討2016

    • Author(s)
      山本貴之、岡田知久、伏見育崇、山本憲、富樫かおり
    • Organizer
      第35回日本医用画像工学会大会
    • Place of Presentation
      千葉大学(千葉県千葉市)
    • Year and Date
      2016-07-21 – 2016-07-23
  • [Presentation] Compressed Sensing2016

    • Author(s)
      岡田知久
    • Organizer
      第35回東京MRI研究会
    • Place of Presentation
      ベルサール秋葉原(東京都千代田区)
    • Year and Date
      2016-07-09
  • [Presentation] 計画研究の研究概要最近の研究進捗A01-1医学班(心臓編)2016

    • Author(s)
      伏見育崇、岡田知久、山本憲、山本貴之、赤坂太、富樫かおり
    • Organizer
      スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成・第4回領域会議
    • Place of Presentation
      東京大学(東京都文教区)
    • Year and Date
      2016-06-01 – 2016-06-03

URL: 

Published: 2018-01-16  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi