圧縮センシングと深層学習の融合による新たなMRI画像再構成法の開発

2019 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 18K19917
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 藤本 晃司 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10580110)
• 研究期間 (年度): 2018-06-29 – 2021-03-31
• キーワード: 圧縮センシング / compressed sensing / 深層学習 / deep learning

研究実績の概要

今年度は、ニューヨーク大学の研究者Martijn A. Cloos氏が開発したMRI撮影用のパルスシーケンス（撮像プログラム、plug-and-play MRF）を用いて行ったラディアルスキャンに対して、ゼロ次項（first order term）に関する位置補正を行った結果、画像のアーチファクトが減少することを国際学会（international society for magnetic resonance in medicine, ISMRM）に演題登録し、採択された（採択通知は2020年1月30日）。
また、上記plug-and-play MRFで得られたk-space dataに対して異なる程度の位置補正でグリッディング (gridding)を行い画像再構成を行うプログラムをMatlab上で開発した。これに加えて、MRIスキャナで得られたraw dataを自動的に処理するための様々なスクリプトを開発し、稼働確認を行った結果、これまでに４００症例以上の実データが蓄積されている。
また、上記補正が撮像方向や、空間分解能に依存するかどうかを検証するために、同一被験者に対して撮像方向を横断像、矢状断像、冠状断像と異なる３方向で撮影したデータ、および空間分解能をより高くしたデータを追加で取得した。
深層学習に関しては、GPU（graphical processor unit）を搭載したlinuxワークステーションを用いて、互いに対となる画像を与えることで異なるコントラストの画像を生成する手法であるcycle GAN（generative adversarial network）を実装し、実際にT1 mapからT2 mapが生成できることを確認した。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

フィールドプローブを用いずにデータ補正を行う手法の性能が予想以上に高かったため、フィールドプローブを用いたデータ取得はまだ出来ていない。これまでに400症例分のデータを取得したが、深層学習には膨大な量の学習データが必要であるため、今後も蓄積を続けてゆく予定である。

今後の研究の推進方策

これまでに構築した深層学習用ネットワークに、当施設で実際に取得したk-space dataあるいはMRI画像を入力し、動作検証・性能改善を行ってゆく。深層学習には膨大な量の学習データが必要であるため、今後も蓄積を続けてゆく予定である。その他、当初の計画どおりの内容で研究をすすめてゆく予定である。

次年度使用額が生じた理由

当初はField probeを購入予定としていたが、フィールドプローブを用いずにデータ補正を行う手法の性能が予想以上に高かったため、予算に残額が生じた。次年度以降に深層学習用ハードウェアの充実に充てる予定としている。

研究成果

• [国際共同研究] New York University(米国)
  • 国名: 米国
  • 外国機関名: New York University
• [雑誌論文] Automatic segmentation of the uterus on MRI using a convolutional neural network (2019)
  • 著者名/発表者名: Kurata Yasuhisa、Nishio Mizuho、Kido Aki、Fujimoto Koji、Yakami Masahiro、Isoda Hiroyoshi、Togashi Kaori
  • 雑誌名: Computers in Biology and Medicine 巻: 114 ページ: -
  • DOI: 10.1016/j.compbiomed.2019.103438
  • 査読あり
• [雑誌論文] Evaluation of image quality of pituitary dynamic contrast‐enhanced MRI using time‐resolved angiography with interleaved stochastic trajectories (TWIST) and iterative reconstruction TWIST (IT‐TWIST) (2019)
  • 著者名/発表者名: Yokota Yusuke、Fushimi Yasutaka、Okada Tomohisa、Fujimoto Koji、Oshima Sonoko、Nakajima Satoshi、Fujii Toshihito、Tanji Masahiro、Inagaki Nobuya、Miyamoto Susumu、Togashi Kaori
  • 雑誌名: Journal of Magnetic Resonance Imaging 巻: 51 ページ: -
  • DOI: 10.1002/jmri.26962
  • 査読あり
• [雑誌論文] Quantitative and Qualitative Evaluation of Convolutional Neural Networks with a Deeper U-Net for Sparse-View Computed Tomography Reconstruction (2019)
  • 著者名/発表者名: Nakai Hirotsugu、Nishio Mizuho、Yamashita Rikiya、Ono Ayako、Nakao Kyoko Kameyama、Fujimoto Koji、Togashi Kaori
  • 雑誌名: Academic Radiology 巻: 27 ページ: -
  • DOI: 10.1016/j.acra.2019.05.016
  • 査読あり
• [学会発表] 制約付きアンサンブル学習を用いた事後平均解の近似によるMR画像再構成 (2019)
  • 著者名/発表者名: 久保田 菜々子, 原田 賢, 藤本 晃司, 岡田 知久, 井上 真郷
  • 学会等名: 第３８回日本医用画像工学会大会
• [学会発表] Advantages and pitfalls in the imaging with human 7T MRI scanner (2019)
  • 著者名/発表者名: Koji Fujimoto, Tomohisa Okada, Dinh Ha Duy Thuy, Toru Ishii, Martijn A. Cloos, Yuta Urushibata, Hideto Kuribayashi, Tobias Kober, Nouha Salibi, Ravi Seethamraju, John Grinstead, Tadashi Isa
  • 学会等名: 2019 RSNA
  • 国際学会
• [学会発表] Compressed Sensing MR Angiography from Simulation Research to Clinical Practices (2019)
  • 著者名/発表者名: Sayo Otani, Yasutaka Fushimi, Koji Fujimoto, Takayuki Yamamoto, Azusa Ota, Krishna W. Pandu, Sonoko Oshima, Yusuke Yokota, Satoshi Nakajima, Akihiko Sakata, Akira Yamamoto, Peter Speier, Christoph Forman, Michaela Schmidt, Tomohisa Okada, Kaori Togashi
  • 学会等名: 2019 RSNA
  • 国際学会
• [学会発表] Age-related changes in tissue T1, T2 values of the human brain quantified by 2D PnP-MRF at 7T MRI (2019)
  • 著者名/発表者名: Koji Fujimoto, Martijn A Cloos, Atsushi Shima, Dinh Ha Duy Thuy, Nobukatsu Sawamoto, Ryosuke Takahashi, Tadashi Isa, Tomohisa Okada
  • 学会等名: ISMRM 2019 Annual Meeting
  • 国際学会
• [学会発表] Evaluation of image quality of pituitary dynamic contrast-enhanced MRI using TWIST and IT-TWIST (2019)
  • 著者名/発表者名: Yusuke Yokota, Yasutaka Fushimi, Tomohisa Okada, Hikaru Fukutomi, Akira Yamamoto, Satoshi Nakajima, Gosuke Okubo, Sonoko Oshima, Koji Fujimoto, and Kaori Togashi
  • 学会等名: ISMRM 2019 Annual Meeting
  • 国際学会