研究論文
MRIパラレルイメージング画像における微細構造を保存したノイズ低減
2023 年 41 巻 2 号 p. 78-87
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2023 年 41 巻 2 号 p. 78-87
核磁気共鳴画像法（MRI）では，パラレルイメージング（PI）法とよばれる高速撮像技術を利用して撮像時間の短縮が図られている．しかしPI 法では，再構成画像にさまざまなレベルのノイズが空間的に不均一に発生するため，ノイズレベルに応じた領域ごとに適切なノイズ低減が求められる．本研究は，訓練データが少ないケースにおいてノイズレベルに適応的に画質改善することを目的とし，撮像領域のノイズ分布の特徴を反映するg-factor マップに基づいて学習データを分割して，それぞれによる複数の学習済の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を推定に用いる方式を提案する．微細構造のぼやけ度（Blur）指標を定義し，3 倍高速PI 画像を入力とする提案方式の画質改善性能の評価を行った．その結果，単一のCNN を用いるよりも低いBlur を維持し，フルサンプリング画像に相当する信号対雑音比+70％を超える性能を確認した．
