5D-GRASP法を用いた3テスラ造影冠動脈MRAの画像再構成に関する研究

本研究では、5D-GRASP法を用いた冠動脈MRAについて、セルフナビゲーション法と圧縮センシング技術を組み合わせることで、心電図・呼吸同期が必要なく、100%の撮影効率で連続した画像データの収集が可能であることを示した。5D-GRASP法を用いることで、1回の撮影で、呼吸位相・心位相の組み合わせの数だけ冠動脈MRAの3D画像データセットが生成される。本研究の目的は、以下の3点である。1)3テスラ造影 5D-GRASP冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適なものを自動抽出するアルゴリズムの開発、2)5D-GRASP冠動脈MRAの画質および冠動脈狭窄診断能の評価、3)3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAに付随して得られる左室シネ画像の定量性の精度の検証である。今年度は、5D-GRASP法を用いた冠動脈MRAの撮影パラメータおよび造影剤注入法の最適化を行い、査読ありの国際英文ジャーナルに投稿し採択された。目的1)については、アルゴリズム開発に遅延が生じており現在、冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを評価者が視覚的に選択して画像解析に用いている。目的2)については、3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAが行われた患者で冠動脈造影が行われた症例が限られており、診断能の評価は困難な状況が続いている。目的3)について、現在までに撮影が行われた30例のうち、代表的な1例に対して、時間分解能を20msから100msまで10ms刻みで変えた再構成を行い、通常のシネMRIと比較して最も妥当な結果を与える時間分解能が50msであることを明らかにした。その後、残りの29例についても時間分解能を50msとして画像再構成を行い、左室短軸像のシネ画像を得て、通常のシネ画像と左室容積および機能について比較し良好な一致が得られた。この内容について2023年の国際学会で発表する予定である。

本研究では、5D-GRASP法を用いた冠動脈MRAについて、セルフナビゲーション法と圧縮センシング技術を組み合わせることで、心電図・呼吸同期が必要なく、100%の撮影効率で連続した画像データの収集が可能であることを示した。5D-GRASP法を用いることで、1回の撮影で、呼吸位相・心位相の組み合わせの数だけ冠動脈MRAの3D画像データセットが生成される。本研究の目的は、以下の3点である。1)3テスラ造影 5D-GRASP冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適なものを自動抽出するアルゴリズムの開発、2)5D-GRASP冠動脈MRAの画質および冠動脈狭窄診断能の評価、3)3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAに付随して得られる左室シネ画像の定量性の精度の検証である。今年度は、5D-GRASP法を用いた冠動脈MRAの撮影パラメータおよび造影剤注入法の最適化を行い、査読ありの国際英文ジャーナルに投稿し採択された。目的1)については、アルゴリズム開発に遅延が生じており現在、冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを評価者が視覚的に選択して画像解析に用いている。目的2)については、3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAが行われた患者で冠動脈造影が行われた症例が限られており、診断能の評価は困難な状況が続いている。目的3)について、現在までに撮影が行われた30例のうち、代表的な1例に対して、時間分解能を20msから100msまで10ms刻みで変えた再構成を行い、通常のシネMRIと比較して最も妥当な結果を与える時間分解能が50msであることを明らかにした。その後、残りの29例についても時間分解能を50msとして画像再構成を行い、左室短軸像のシネ画像を得て、通常のシネ画像と左室容積および機能について比較し良好な一致が得られた。この内容について2023年の国際学会で発表する予定である。