MRIの臨床画像における客観性・定量性を兼ね備えた信号雑音比測定法に関する研究

• 研究課題/領域番号: 23K07142
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 帝京大学
• 研究代表者: 小島 慎也 帝京大学, 医療技術学部, 准教授 (70815670)
• 研究分担者: 林 達也 帝京大学, 医療技術学部, 講師 (60781549) ; 町田 治彦 東京女子医科大学, 医学部, 教授 (70439834) ; 篠原 廣行 東京都立大学, 人間健康科学研究科, 名誉教授 (90138488)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2025年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
• キーワード: MRI / 信号雑音比測定 / 深層学習

研究開始時の研究の概要

MRIによる臨床画像では、信号雑音比は画質評価の重要な因子であるが、客観性・定量性を兼ね備えた測定法は提案されていない。従来の測定では手動にて関心領域を画像上に設定し、信号雑音比を測定するが、客観性・定量性が欠如してしまう。
本研究ではヒストグラム解析と深層学習に着目し、自動にて信号成分・雑音成分の抽出をおこない、信号雑音比を測定する手法を提案する。
本研究では新しい信号雑音比測定法確立を目的に、提案手法の精度や有効性について実証する。本研究で得られた成果により、臨床画像における信号雑音比測定の標準化が進み、定量値評価の精度向上や、高速撮像法の開発などMRI技術の更なる進歩に貢献できる。