| 研究課題/領域番号 |
19K17250
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
梅原 健輔 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 主任研究員 (90825077)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 超解像 / 敵対的生成ネットワーク / MRI / 圧縮センシング |
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| 研究実績の概要 |
本年度は前年度に引き続き，構築した敵対的生成ネットワーク（GAN）に基づく画像処理の有用性を評価するために，現在普及している高速撮像法の一つである圧縮センシング（CS）と比較検討した．
20名の健常ボランティアを対象に，通常と比べて1.3倍速，2倍速で撮像された2Dグラディエントエコー(GRE）画像，3D-GRE画像をそれぞれ取得し，GANとCSの画質を比較した．
定量的画質指標のうち，参照型メトリクスであるピーク信号対雑音比（PSNR)，構造的類似性(SSIM），非参照型メトリクスであるNIQEによる評価の結果，2D-GRE, 3D-GREともにGANはCSよりも有意に優れる結果を示した．また，2名の観察者による読影実験の結果では，2D-GREで特に良好な画質が得られていることが示された．
以上の内容をActa Radiologica誌に投稿し，2022年2月に出版された．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
新型コロナウイルス感染症の影響で予算執行が当初計画よりも遅れているが，研究計画上では当初の計画通り，既存の高速撮像法（CS）と定量的・定性的な比較検討を行ったため．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画上では概ね計画通り遂行されているものの，当初の目的をより精緻に達成するために，研究期間を1年間延長して追加の検討を行う．
加えて，令和4年度に新規で採択された関連研究（研究課題名：「Transformerイメージング」の概念実証と臨床への展開，領域番号：22K15853）とも並行して検討を進めていく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の影響で，参加予定だった国内・国際学会の多くがWeb開催となったため，旅費・参加費として計上していた予算の一部に未使用額が生じた．次年度の旅費や計算機環境の増強等に使用する．
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