Image-based navigationを用いた3D遅延造影撮像法の開発

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我々はMRIの新たな高速撮像技術で あるCompressed Sensing(CS)を世界に先駆けて遅延造影MRIに適用し、検査時間短 縮と息止め不要の自由呼吸下での3D画像の取得を両立させてきた。しかし、その過程で呼吸状態不安定な患者の検査時間延長と得られた3D画像の画質不良という問題が顕在化した。それらの新出課題の解消のため、我々は新たな自由呼吸下での遅延造影撮像法として、image-based navigation(iNAV)を用いた3D遅延造影撮像法の開発に乗り出した。このアプリケーションは主に、self-navigationと呼吸モーション補正の2つの技術 から成っている。まず、self-navigationは、自由呼吸下に患者の全ての呼気および 吸気データをモニタリングし、呼吸データを100% 収集・使用することができる技術である。これにより従来法で問題となっていた、患者の呼吸不安定性によるデータ収集の非効率性を改善することができ、検査成功率の向上や検査時間の短縮を図ることができる。さらに、モーション補正は自由呼吸による呼吸性アーチファクト軽減のため、画像再構成時に位置補正を行うことができる技術である。実際に初期検討として施行した撮像でも、臨床的に十分に診断可能な3D画像を自由呼吸下に短時間で得ることができた。同意が得られた臨床患者に対して iNAV を用いた自由呼吸下での3D 遅延造影を追加撮像し、2名の放射線科医により定性および定量的に各パラメーターが画質に与える影響の検証を開始した。現在までの結果に関しては、従来法とiNAVを用いた3D撮像との間で、遅延造影領域の心筋重量やその範囲には大きな差はないものと思われる。