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KAIST、機械学習を利用してMRIの映像取得時間を6分の1に短縮

MRIの撮影時間大幅短縮に期待


大徳所在のKAIST(シン・ソンチョル総長)は電気電子工学部のパク・ヒョンウク教授研究チームがマシンラーニング基盤の映像復元法を利用して核磁気共鳴画像法(以下、MRI)の映像取得時間を従来の6分の1に短縮する技術を開発したと12月28日に発表した。

MRIは放射能なしで撮影が可能で多様な解剖学的構造だけでなく機能的、生理学的情報も映像化できるため医療診断で頻繁に活用されている。しかしMRIは他の医療映像機器に比べて映像取得時間が長くかかるという短所がある。したがって患者らは撮影に長い時間がかかりその間姿勢を変えられないなどの不便さを甘受する必要があった。

こうした中、パク教授研究チームはMRIの映像取得時間を短縮するために収集するデータを少なくするかわりに不足したデータを機械学習(Machine Learning)を利用して復元する方法を開発した。

既存のMRIは周波数領域でいくつかの位相エンコーディングを行い順次一行ずつ映像を取得するため時間がかかった。時間短縮のために低周波領域でのみデータを得ると低解像度映像になり、まばらにデータを収集すると映像に他の領域の像が映るエイリアシングアーチファクト現象が発生する。

このエイリアシングアーチファクト現象を解決するために異なる感度をもついくつかの受信コイルを活用する並列映像法と信号の稀少性を利用した圧縮センシング技法が主に活用されてきた。しかし並列映像法は受信コイルの設計に影響を受けるため時間を短縮することが難しく映像復元にも時間がかかる。

研究チームはMRIの加速化により発生するエイリアシングアーチファクト現象をなくすためにライン全体を考慮した人工神経網(Deep Neural Networks)を開発した。研究チームは上記の技術とともに既存の並列映像法で利用されたきた複数受信コイルの情報を活用し、この方式により直接的に影響を与える部分だけを連結してネットワークの効率性を高めた。既存の方法はサブサンプリングパターンに多くの影響を受けたが、研究チームの開発した技術は多様なサブサンプリングパターンに適用が可能で既存の方法に比べ復元映像が優れリアルタイムの復元も可能。

研究に当ったパク・ヒョンウク教授は「MRIは患者の診断に必要な必須の装置となったが映像取得時間が長くコストもかかり撮影に不便さをともなった。機械学習を活用した方法でMRIの映像取得時間を大幅に短縮できるものと期待される」と述べた。

研究結果は国際学術誌『Medical Physics』に12月13日付で掲載された。




[2018-01-03]

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