超微細空間の観察を可能にする次世代型MRI技術の開発

2016 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 15H02777
• Research Institution: University of Toyama
• Principal Investigator: 廣林 茂樹 富山大学, 大学院理工学研究部(工学), 教授 (40272950)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2018-03-31
• Keywords: MRI

Outline of Annual Research Achievements

磁場低減と分解能向上の両立に関する検証を行った。NHAによる微細領域の可視化を検証するため、本研究では低磁場環境を想定したコンピュータシミュレーションによる検証実験を行った。検証実験では、MRI計測データのデータサイズを制限し解析に用いる。高磁場計測データを削除した低磁場計測データを利用することで、FFTの分解幅以下の断層画像を解析し画像再構成を行いMRI機器の小型化と省電力化に関して検討した。
また、ユーザーが注目する任意の領域について拡大し、微細な領域を可視化し提示するシステムを開発の検討を行った。MRIはNMR(核磁気共鳴)現象を利用し、水素原子核の減衰エネルギーを信号として取得している。減衰信号は振幅に関して変化し続けているが、周波数特性に関しては全領域で一定になっている。このことから、計測データの一部を抽出し正確に解析することで、画像の任意領域を可視化することが可能である。計測データから、マクロブロック単位で任意領域の情報を抽出し、NHAによる解析で高精細拡大画像の提示の検討を行った。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

生体におけるMRI解析研鑽を実施した結果、高精細化の兆しが見られたが、当初の予想に反し、サンプリングによるアーチファクトが発生し、高精細化を一部阻害する現象が判明した。そこで、アーチファクトによ画像劣化を抑制するためには、計算対象データの前処理に利用する帯域フィルタの再検討が必要になった。

Strategy for Future Research Activity

MRI計測データのフィルタバンク化を行う予定である。抽出したマクロブロックからフィルタバンクを作成する。フィルタバンクは信号処理分野で広く利用されおり、特定の帯域の計測データのみを解析し、ノイズ耐性を高めることでより鮮明な画像を提示できる。しかし、フィルタバンクはマクロブロック単位の計測データを集積するため、FFTによる解析では分解能が不足し、拡大画像を表現することは不可能である。そこで、高精度解析法であるNHAを用いて、分解能の向上と正確な解析を行うことで、１回の計測データから、全体画像と拡大画像の両方を提示できる。また、フィルタバンク化することで、GPUの並列計算処理などを利用した組み込み型高速計算システムの開発も可能となる。