非侵襲で低コストな高精度脳機能検査を実現する高解像度fMRIの開発

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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。そこで本研究では、T2＊強調画像（T2＊WI)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を提案する。本研究は、T2＊WIを学習した超解像処理モデルを用いて、ｆMRIを高解像度化することで新たな高解像度fMRIを開発する。本手法により、従来の非侵襲的な検査では困難であった高精度な脳機能の弁別を可能にすることを目指した。その結果、提案手法を用いた方が2本の異なる手指の弁別能が向上する可能性を示した。本研究内容をScientific reports誌に投稿し、出版された。