圧縮センシングによるMRI画像シミュレータの高速化

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概要

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MRI画像シミュレータは，パルスシーケンスやハードウェア開発の効率向上に有用である．しかし，拡散強調画像に関しては計算量が膨大なため，ヒト脳サイズモデルを扱えるシミュレータは報告されていなかった．われわれは新規に提案した高速法を適用することで，年単位の計算時間を数時間にまで短縮した．一方で，シミュレータに対する性能向上への要求は高まる傾向にあり，計算時間の増大を招いている．そこでさらなる高速法として圧縮センシングをシミュレータに応用することを提案する．検討結果によれば，約30％のデータからでもシミュレータとしての動作に耐えられることが推定され，約3倍の高速化が見込まれた．応用例として，拡散強調画像撮像用MPGの振幅変動を想定し，得られる画像を評価した．その結果，データ利用率30％の圧縮センシングでも，MPGの振幅変動と画質劣化との関係を再現でき，開発したシミュレータが装置開発に有用であることが確認できた．
日本医用画像工学会の論文

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