2020 Fiscal Year Research-status Report
深層学習と圧縮センシングを融合した高速肝磁化率マッピング開発と臨床的有用性の確立
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20K16755
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| Research Institution | University of Yamanashi |
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Principal Investigator |
舟山 慧 山梨大学, 医学部附属病院, 医員 (40790449)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 肝臓 / MRI / 定量的磁化率マッピング / 人工知能 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
深層学習と圧縮センシングを融合した超高速定量的磁化率マッピングの初期的開発として、圧縮センシングとCNN（convolutional neural network）を融合したニューラルネットワークを構築した。臨床画像を用いた学習と画質評価を行い、圧縮センシング単独の従来法に比較して良好な画質を示すことをSSIM（structure similarity index）やPSNR（peak signal-to-noise ratio）などの数値的指標や、放射線画像診断医の視覚評価によって確認した。この結果から、開発手法を用いることで従来法に比較して撮像の高速化、高分解能化が容易となることが示唆される。今後、開発撮像手法と定量的磁化率マッピング再構成を組み合わせ、肝の定量的磁化率マッピング実現に向けて研究を継続していく。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
圧縮センシングとCNNを組み合わせたニューラルネットワークを構築する際、実装上の技術的困難を解決する際に難渋したため、若干の遅延を生じている。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は開発手法により得られた画像に対して、水脂肪分離、定量的磁化率マッピング再構成を適用して肝臓の定量的磁化率マッピング撮像を確立していく。
さらに、ファントムを用いた基礎検討を行い、基本的撮像法の確立を目指していく。
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| Causes of Carryover |
研究が計画よりも若干の遅延しているため、使用予定だったMRIファントム作成費用の多くが未使用のため。
次年度使用額はMRIファントム作成費用として使用予定である。
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