抄録
高画質なMR画像取得には，位相エンコードマトリクス数（Number of Phase Encoding Matrix : Mpe）と積算回数（Number of Signal Averages : NSA）などを増加させる必要があり，撮像時間が増加する。本研究では，この問題点に対して，ディープラーニング（Deep Learning:DL）を用いて画質改善を行ない，撮像時間の短縮を試みた。入力画像は，撮像時間の短いMR画像，教師画像は，撮像時間が長い高画質なMR画像とし，Deep Denoising Super Resolution Convolution Neural Networkにて画像改善を行なった。それぞれの画像は，小さなパッチに分割して超解像度処理を行なった。入力画像は，Mpe，NSA，パッチサイズを変化させて最適な条件を検討した。また，教師画像についても臨床条件，高画質条件について検討した。画像改善の評価は，客観的評価（PSNR，SSIM）と25名診療放射線技師による主観的評価により実施した。その結果，Mpe 256，NSA 2とMpe 256，NSA 1の撮像条件において臨床条件と同等の画質が得られた。そのため，本手法により撮像時間は，90.5秒から31.5秒，59.5秒へ短縮できる可能が示唆された。
