2019 Fiscal Year Research-status Report
圧縮センシングと深層学習の融合による新たなMRI画像再構成法の開発
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18K19917
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
藤本 晃司 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10580110)
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| Project Period (FY) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| Keywords | 圧縮センシング / compressed sensing / 深層学習 / deep learning |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、ニューヨーク大学の研究者Martijn A. Cloos氏が開発したMRI撮影用のパルスシーケンス（撮像プログラム、plug-and-play MRF）を用いて行ったラディアルスキャンに対して、ゼロ次項（first order term）に関する位置補正を行った結果、画像のアーチファクトが減少することを国際学会（international society for magnetic resonance in medicine, ISMRM）に演題登録し、採択された（採択通知は2020年1月30日）。
また、上記plug-and-play MRFで得られたk-space dataに対して異なる程度の位置補正でグリッディング (gridding)を行い画像再構成を行うプログラムをMatlab上で開発した。これに加えて、MRIスキャナで得られたraw dataを自動的に処理するための様々なスクリプトを開発し、稼働確認を行った結果、これまでに４００症例以上の実データが蓄積されている。
また、上記補正が撮像方向や、空間分解能に依存するかどうかを検証するために、同一被験者に対して撮像方向を横断像、矢状断像、冠状断像と異なる３方向で撮影したデータ、および空間分解能をより高くしたデータを追加で取得した。
深層学習に関しては、GPU（graphical processor unit）を搭載したlinuxワークステーションを用いて、互いに対となる画像を与えることで異なるコントラストの画像を生成する手法であるcycle GAN（generative adversarial network）を実装し、実際にT1 mapからT2 mapが生成できることを確認した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
フィールドプローブを用いずにデータ補正を行う手法の性能が予想以上に高かったため、フィールドプローブを用いたデータ取得はまだ出来ていない。これまでに400症例分のデータを取得したが、深層学習には膨大な量の学習データが必要であるため、今後も蓄積を続けてゆく予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでに構築した深層学習用ネットワークに、当施設で実際に取得したk-space dataあるいはMRI画像を入力し、動作検証・性能改善を行ってゆく。深層学習には膨大な量の学習データが必要であるため、今後も蓄積を続けてゆく予定である。その他、当初の計画どおりの内容で研究をすすめてゆく予定である。
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| Causes of Carryover |
当初はField probeを購入予定としていたが、フィールドプローブを用いずにデータ補正を行う手法の性能が予想以上に高かったため、予算に残額が生じた。次年度以降に深層学習用ハードウェアの充実に充てる予定としている。
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Research Products
(9 results)
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[Presentation] Advantages and pitfalls in the imaging with human 7T MRI scanner2019
Author(s)
Koji Fujimoto, Tomohisa Okada, Dinh Ha Duy Thuy, Toru Ishii, Martijn A. Cloos, Yuta Urushibata, Hideto Kuribayashi, Tobias Kober, Nouha Salibi, Ravi Seethamraju, John Grinstead, Tadashi Isa
Organizer
2019 RSNA
Int'l Joint Research
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[Presentation] Compressed Sensing MR Angiography from Simulation Research to Clinical Practices2019
Author(s)
Sayo Otani, Yasutaka Fushimi, Koji Fujimoto, Takayuki Yamamoto, Azusa Ota, Krishna W. Pandu, Sonoko Oshima, Yusuke Yokota, Satoshi Nakajima, Akihiko Sakata, Akira Yamamoto, Peter Speier, Christoph Forman, Michaela Schmidt, Tomohisa Okada, Kaori Togashi
Organizer
2019 RSNA
Int'l Joint Research
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