2022 Fiscal Year Annual Research Report
心筋MRI遅延造影画像から再現した病理画像を用いた心筋症診断法の開発
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19K17188
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
太田 靖利 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (90388570)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | MRI / 心臓 / 心筋症 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
病理画像再現を最終目標とする心筋遅延造影の高分解能化を行った。本研究期間において、一般的に心筋遅延造影で用いられる192x240ピクセルの画像から460x576ピクセルの高解像画像を取得することに成功した。この高解像画像について、空間分解能向上をファントム撮像を行って1mm程度の病変まで判別出来ることを示し、組織描出の鮮鋭度について、信号プロファイルカーブを用いて、従来の解像度より有意に改善することを示した。臨床例では心筋の各部位について視覚的評価を行って解像度、全体の画質評価を行い、遅延造影の描出において、従来法では確認出来なかった病変を高分解能撮像で認識できた症例を確認した。これらの結果はRadiology:Cardiothoracic Imaging誌に掲載された。また、心筋遅延造影撮像時には適切な反転時間の設定が必須であり、設定タイミングが至適範囲より外れると病変の過大/過小評価に繋がる。心筋遅延造影を撮像する技師にとって重要なポイントであり、心臓MRI撮像参入へのハードルかつ初心者では躓きやすい点であるが、研究を行う中で、遅延造影画像撮像時に反転時間設定が撮像者によって異なり、コントラストが不均一となるもしくは不適切なタイミングで撮像されることがあり、データセットに組み込むことが難しい画像が散見された。このため撮像タイミングを人工知能により補正すれば撮像者の経験に依らず均一な学習用画像が取得出来との観点から、過去画像を用いて画像と適切な反転時間との差異を学習させ、補正用AIを作成した。更に撮像中に迅速かつ簡便に補正作業が行える様にこのAIをスマートフォンに組み込み、リアルタイム補正が行える様にするアプリケーションを作成し、この結果がEuropean Radiology誌に掲載された。
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