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

• Published in: 日本放射線技術学会雑誌 Vol. 80; no. 5; pp. 510 - 518
• Main Authors: 三尾, 素平, 田畑, 成章, 豊福, 竜生, 中村, 裕範
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本放射線技術学会 2024
• Subjects: deep learning; high-pass filtering; liver; magnetic resonance imaging; motion artifact
• ISSN: 0369-4305; 1881-4883
• DOI: 10.6009/jjrt.2024-1408

【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．