MR画像の深層学習再構成におけるハーフフーリエ法と非ランダム信号間引きによる高品質画像再構成の検討

摘要

MRIの撮像時間を短縮化する方法の一つに圧縮センシングの応用があり，画像を再構成する方法として深層学習を使用する方法が注目を集めている.圧縮センシングでは，一般にランダムに信号を間引く方法がとられるが，信号の収集密度が高いほど高画質画像が得られる.MRIの撮像法に信号のおよそ半分を収集し，画像を再構成するハーフフーリエ法がある.圧縮センシングをハーフフーリエ法に応用する場合に信号空間の片側に信号を集めた方が信号の収集密度が高くなるため高画質化できる可能性がある.本研究では，新たに深層学習再構成にハーフフーリエ法を適用し，かつ，信号のランダム間引きと非ランダムな等間隔間引きの併用による再構成について検討を行った.結果，ハーフフーリエ法を適用した場合と,等間隔間引きを採用する方が高画質な画像を再構成できる可能性が示された.