3次元MRタギング画像撮影法と左心室心筋壁運動解析法の開発

タギング画像を用いて十分な精度で左心室壁運動解析を行うためには、サブピクセル単位でタグ格子点追跡が行われる必要がある。それに加えて、3次元タギング画像においては格子点位置を3次元画像上で用手的に修正することが困難であるため、本研究ではコサインカーブフィッティングを用いた高精度タグ格子点位置推定法の開発を試みた。また、格子点位置推定の精度を評価するため、コンピュータシミュレーションによるタギング画像生成プログラムを開発した。我々が過去に開発したタグ格子点追跡ソフトウェアにこの高精度推定アルゴリズムを付け加え、シミュレーションによって得られたタギング画像を解析したところ、タグの目視が難しいコントラスト/ノイズ比2.5の場合でも、0.5ピクセルの誤差範囲で位置推定が可能であることが分かった。現在は、テクスチャマッピングの一手法であるシェイプインデックス法を3次元に拡張したものを応用し、3次元タギング画像上のタグ格子点位置推定精度の向上を試みている。3次元MRタギング画像撮影法においては、昨年度、出来るだけ短時間で撮影出来るよう、超高速撮影法の1つであるバースト法の信号ノイズ比の向上を行ったが、それでもなお、一度の息止めでデータを収集することは困難である。そのため、何らかの形で呼吸による画像の劣化を防ぐ必要がある。可能性としては、ペンシルバニア大学のAxel等が提案した心電/呼吸同時ゲートデバイスの開発、ナビゲータエコー法の応用などがあり、現在もそれらを用いた撮影法を開発中である。

タギング画像を用いて十分な精度で左心室壁運動解析を行うためには、サブピクセル単位でタグ格子点追跡が行われる必要がある。それに加えて、3次元タギング画像においては格子点位置を3次元画像上で用手的に修正することが困難であるため、本研究ではコサインカーブフィッティングを用いた高精度タグ格子点位置推定法の開発を試みた。また、格子点位置推定の精度を評価するため、コンピュータシミュレーションによるタギング画像生成プログラムを開発した。我々が過去に開発したタグ格子点追跡ソフトウェアにこの高精度推定アルゴリズムを付け加え、シミュレーションによって得られたタギング画像を解析したところ、タグの目視が難しいコントラスト/ノイズ比2.5の場合でも、0.5ピクセルの誤差範囲で位置推定が可能であることが分かった。現在は、テクスチャマッピングの一手法であるシェイプインデックス法を3次元に拡張したものを応用し、3次元タギング画像上のタグ格子点位置推定精度の向上を試みている。3次元MRタギング画像撮影法においては、昨年度、出来るだけ短時間で撮影出来るよう、超高速撮影法の1つであるバースト法の信号ノイズ比の向上を行ったが、それでもなお、一度の息止めでデータを収集することは困難である。そのため、何らかの形で呼吸による画像の劣化を防ぐ必要がある。可能性としては、ペンシルバニア大学のAxel等が提案した心電/呼吸同時ゲートデバイスの開発、ナビゲータエコー法の応用などがあり、現在もそれらを用いた撮影法を開発中である。