心臓MRIの画質改善・定量性向上を目的としたDLRを用いたデノイズ手法の開発

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本研究は、心臓MRIの撮影法であるCine MRI, T1 mapping, 冠動脈MRI（MRAおよびプラークイメージング）に対するDeep Learning Reconstruction（DLR）の有用性を検討するものである。本年度は分担研究者および共同研究者（キャノンメディカルシステムズ）との間でミーティングを行い、冠動脈MRIにおける最適なシーケンスやパルスデザイン、DLRによる後処理に関する再検討を行った。その後、臨床機を用いてボランティア撮影における評価を行った。結果、データサンプリングおよび呼吸同期の効率を改善した高速撮影法を応用することで、これまでの撮影よりも大幅な撮影時間短縮が可能となり、さらにDLRを適用することで高い画質やコントラスト分解能がえられることが検証できた。この結果を、ISMRM & ISMRT 2023 Annual Meeting & Exhibition in Toronto, ON, Canada, 03-08 June 2023.に投稿し、採択された。また、本結果に関して、論文作成を行い、査読雑誌への投稿も行った。T1 mappingに関しては、従来使用されているMOLLI法よりも系統誤差が少なく、撮影時間が短縮可能なSASHA法に関してパルスデザインの検討を行い、ファントムおよびボランティア撮影を行い、T1計測の精度に関する検証を行い、臨床応用に向けての議論を行った。冠動脈プラークイメージングに関しては、従来法の問題点を検証し、新たなパルスデザインやDLRの応用に関する議論を行った。Cine MRIに関しては、高速化撮影技術とDLRを組み合わせた撮像シーケンスを作成し、心機能解析おける妥当性を検証した。上記のT1 mapping, プラークイメージングに関しては、今後、ボランティア撮像による検証を調整している。