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2021 Fiscal Year Research-status Report

AIイメージングを基盤とした次世代型MRI超高速撮像の実現と臨床応用

Research Project

Project/Area Number 19K17250
Research InstitutionNational Institutes for Quantum Science and Technology

Principal Investigator

梅原 健輔  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 主任研究員 (90825077)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Keywords超解像 / 敵対的生成ネットワーク / MRI / 圧縮センシング
Outline of Annual Research Achievements

本年度は前年度に引き続き,構築した敵対的生成ネットワーク(GAN)に基づく画像処理の有用性を評価するために,現在普及している高速撮像法の一つである圧縮センシング(CS)と比較検討した.
20名の健常ボランティアを対象に,通常と比べて1.3倍速,2倍速で撮像された2Dグラディエントエコー(GRE)画像,3D-GRE画像をそれぞれ取得し,GANとCSの画質を比較した.
定量的画質指標のうち,参照型メトリクスであるピーク信号対雑音比(PSNR),構造的類似性(SSIM),非参照型メトリクスであるNIQEによる評価の結果,2D-GRE, 3D-GREともにGANはCSよりも有意に優れる結果を示した.また,2名の観察者による読影実験の結果では,2D-GREで特に良好な画質が得られていることが示された.
以上の内容をActa Radiologica誌に投稿し,2022年2月に出版された.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

新型コロナウイルス感染症の影響で予算執行が当初計画よりも遅れているが,研究計画上では当初の計画通り,既存の高速撮像法(CS)と定量的・定性的な比較検討を行ったため.

Strategy for Future Research Activity

研究計画上では概ね計画通り遂行されているものの,当初の目的をより精緻に達成するために,研究期間を1年間延長して追加の検討を行う.
加えて,令和4年度に新規で採択された関連研究(研究課題名:「Transformerイメージング」の概念実証と臨床への展開,領域番号:22K15853)とも並行して検討を進めていく.

Causes of Carryover

新型コロナウイルス感染症の影響で,参加予定だった国内・国際学会の多くがWeb開催となったため,旅費・参加費として計上していた予算の一部に未使用額が生じた.次年度の旅費や計算機環境の増強等に使用する.

  • Research Products

    (1 results)

All 2022

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results)

  • [Journal Article] Generative adversarial network-based post-processed image super-resolution technology for accelerating brain MRI: comparison with compressed sensing2022

    • Author(s)
      Ueki Wataru、Nishii Tatsuya、Umehara Kensuke、Ota Junko、Higuchi Satoshi、Ohta Yasutoshi、Nagai Yasuhiro、Murakawa Keizo、Ishida Takayuki、Fukuda Tetsuya
    • Journal Title

      Acta Radiologica

      Volume: 64 Pages: 336~345

    • DOI

      10.1177/02841851221076330

    • Peer Reviewed

URL: 

Published: 2022-12-28  

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