「仮想データ」を用いたMRI撮像の高速化

2013 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 25670538
• 研究種目: 挑戦的萌芽研究
• 研究機関: 駒澤大学
• 研究代表者: 森口 央基 駒澤大学, 医療健康科学部, 教授 (70296705)
• 研究期間 (年度): 2013-04-01 – 2016-03-31
• キーワード: 放射線医学 / MRI / 画像再構成

研究概要

本研究ではMRIにおいて撮像の高速化を達成するために、「仮想データ」の概念を導入し、新たな画像の再構成法を開発することを目標としている。MRIには様々な撮像シーケンスがあるが、各々の撮像法については撮像時間と収集されたデータの数は比例する。即ち、撮像時間短縮のためには収集すべきデータの数を減らす必要がある。しかし、収集データの数が減少すれば通常画質は劣化するため、画像再構成法に工夫が必要である。本研究では　収集されたデータから仮想データを推測し、画像再構成時には収集データと仮想データの両方を用いることにより画質の向上を目指している。
仮想データをいかに正確に推測するかは、画像のどれだけ正確なphase情報を抽出できるかにかかっている。本年度はreference scanを行い、このreference scanから推測されたphase情報を用いて本scanにおける仮想データを算出し、画像の再構成を行なった。Reference scanでのデータ収集量を変えることにより、得られたphase情報の正確さについても検討した。再構成された画像では、仮想データを用いた方が用いない場合よりもアーチファクトは軽減したものの、折り返しアーチファクトに類似したアーチファクトが無視できないレベルで残存し、この傾向はphaseの正確性を上げても大きな変化が見らなかった。これらの実験結果から、phase情報の正確性を追究すると同時に、phase情報から仮想データを算出する方法にも検討が必要であるということが明らかになった。理論的には正確なphase情報があれば、ノイズレベルの誤差範囲内で正確な仮想データを算出できるはずである。今後はこの算出方法を見直し、与えられたphase情報から仮想データを算出する上でその正確性を向上させることを検討していく。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

上述した通り、本来、reference scanから得られるphase情報の正確さについて調べ、限られたデータ収集量から算出されるphase情報の正確性を上げることを目標としていた。しかし、実験の結果、phase情報から仮想データを算出する方法自体に検討の余地があることが判明したため。

今後の研究の推進方策

正確なphase情報があれば正確な仮想データを算出することは、理論上可能なはずである。従って、phase情報から仮想データを算出する上で現在用いているアルゴリズムを細部にわたり丹念にチェックすることが第一段階となる。計算上の単純な過誤がもしあればこれを修正し、どうしても見つからなければ、別のアルゴリズムを構築することによりphase情報から仮想データを算出していくことにする。再構成した画像上でアーチファクトがほとんど明らかでない（ノイズ以下）レベルに達するまで、検討と実験を重ねる。

次年度の研究費の使用計画

「研究実績の概要」で述べた通り、今年度の研究における実験結果から、本来の研究計画を遂行するため必要な、phase情報から仮想データを正確に算出するための手法自体に、改良、検討の余地があることが明らかになった。従って、現在本来の研究計画に進む前の段階で検討と実験を繰り返している状況であり、本来の研究計画からはやや遅れているため。
MR画像のphase情報から仮想データを正確に算出する方法を確実にすることは今後の研究を進める上で絶対に必要である。この手法を確立した後はできるだけ速やかに研究を進め、実験結果や研究成果を論文としてまとめ、国内外の学会で発表する予定である。その成果の発信にかかる費用は、本年度分の助成金の残額と翌年度分の助成金から捻出する。