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fMRIは脳機能を可視化するツールとして用いられているが、空間解像度は構造的MRIと比較すると相対的に低い。空間解像度の高いfMRIを撮像するためには、時間分解能の制約があり困難である。また、深層学習などの機械学習法を用いて空間解像度を向上させる方法を用いることができれば、撮像後に空間解像度を向上させることが可能だが、学習の教師となる空間解像度が高い理想的なfMRI画像を準備するのが困難である。本研究課題では、T2＊強調画像はfMRIと同様にエコープラナーイメージングにより取得されるため、画像コントラストが類似している点に着目し、新たな高解像度fMRIを提案した。
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