肝臓MRIにおけるハイパスフィルタリングを用いた深層学習によるモーションアーチファクトの軽減

抄録

【目的】ハイパスフィルタリングを用いた深層学習によってモーションアーチファクトが軽減できるか検討する．【方法】当院で肝臓のMR検査を実施した69名を対象とした．モーションアーチファクトのない画像（non-artifact image: NA画像）からモーションアーチファクトを模擬した画像（simulated motion artifact image: SMA画像）を作成して深層学習に用いた．得られた学習モデルから出力されるモーションアーチファクト軽減画像（motion artifact reduction image: MAR画像）のモーションアーチファクト軽減効果の検証は，構造的画像類似性（structural similarity index measure: SSIM）とコントラスト比（contrast ratio: CR）で行った．また，視覚評価においてモーションアーチファクトの軽減と画像の鮮鋭度の評価を行った．【結果】SSIMはMAR画像で0.882，SMA画像で0.869となった．NA画像とMAR画像のCRには統計学有意差は認められなかった．視覚評価では，MAR画像のモーションアーチファクト軽減および鮮鋭度の改善が認められた．【結語】本研究の学習モデルは肝臓のMR画像の鮮鋭度を低下させずにモーションアーチファクトを軽減できることが示唆された．