2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of next generation MRI measurement method using combinatorial optimization technique with quantum annealing
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20J40290
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
山本 詩子 京都大学, 情報学研究科, 特別研究員(RPD)
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| Project Period (FY) |
2020-04-24 – 2023-03-31
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| Keywords | タギングMRI / 追跡性能 / 2D barcode-like Tag / 撮像シーケンス / タグパターン / カーネル法 / パターンマッチング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画では、タギングMRIにおいて、標識とするタグの最適化を行うことにより、動きの検出性能向上を目指すものである。タギングMRIは、撮像対象にタグという磁気的な標識を付加し、心壁など生体内で動く組織の局所的な動きを追跡できるようにする撮像方法である。従来のタギングMRIでは一定の間隔で縞模様や格子状にタグを付加する方法が一般的であるが、空間的に高い解像度で動きの追跡を行うためには、近傍のピクセルとの局所識別が可能なタグを付加する必要がある。そこで、各画素が識別できる空間パターンを持つタグ(タグパターン)を付加する方法が提案されている。タグパターンは従来のタグに比べて、MRI装置のハードウェア的な制限により印可するMRIパルスシーケンスの設計が困難で、目的のタグパターンの通りにタグが付加されるようなタグパターンを探索するのが難しい。
研究計画３年目の本年度は、MRI装置により生成可能なタグパターンを探索し、そのタグパターンを付加したMRI画像内でのタグの動きの追跡性能について検討した。入力された目的のタグパターンからMRIパルスシーケンスを計算し、そのパルスシーケンスに沿って磁場を印加した場合に撮像結果として生成されるタグの付加されたMRI画像を、Bloch方程式に基づいたシミュレーションにより獲得した。得られたMRI画像からタグのピクセルを抽出し、周囲のピクセルを含むパッチでピクセルごとにタグのパターンを識別した。生成されたタグパターンが、目的のタグパターンと一致するものが複数種類見つかった中で、タグとなる低輝度領域が少ないタグパターンを選択した。MRI画像を人工的に時系列で移動させ、ピクセル単位で動きの追跡ができる割合を評価した。探索により求めた生成可能なタグパターンと、従来の格子状のタグとの、動きを追跡できたピクセルの割合を比較し、本結果についての学会発表を行った。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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