第42回日本磁気共鳴医学会大会

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一般演題

圧縮センシング-基礎

圧縮センシング-基礎2

Fri. Sep 19, 2014 3:40 PM - 4:30 PM 第4会場 (3F 源氏の間北)

座長:町田好男(東北大学大学院医学系研究科 保健学専攻画像情報学分野)

[O-2-233] time-of-flight MRA画像の疎性に関する検討

藤本晃司1, 伏見育崇1, 山本憲1, 岡田知久1, 田中利幸2, 大関真之2, 富樫かおり1 (1.京大病院 放射線診断科, 2.京都大学大学院 情報学研究科)

【背景・目的】圧縮センシング(compressed sensing)は求めたいデータ(観測対象)がウェーブレット表現などの疎表現空間でスパースであるという事を仮定して、少数の観測データから対象を復元するという画像再構成技術であり、近年非常に研究が盛んになっている。この画像再構成技術で用いられる手法の一つにSoft Thresholding法がある。この手法では、疎表現空間上でthreshold以上の係数のみ残し他はゼロとするが、どのようなthresholdが適切かに関する検討はすくない。今回我々は、脳血管MR angiography (MRA) 画像を対象として、疎性と画質に関する検討を行った。
【方法】3TMRI(東芝メディカルシステムズ社)において、同意の得られた9名の健常ボランティアの撮像を施行。Time-of-flight法でMRAを撮影した。撮像条件は、TR/TE:20/3.4 ms, フリップ角:15度, バンド幅:±170 Hz, FOV:210 cm,スライス厚:0.5 mm, matrix:512×448x110, SPEEDER Factor:1, 積算回数:1MRIの強度画像を疎表現基底で変換したのち、threshold(ゼロにしない係数の割合)と、正解画像との誤差(NMSE: normalized mean square error)、類似度(SSIM: structural similarity)、係数の総和(L1ノルム)、視覚評価(血管が描出されているか)との対比を行った。疎表現基底には異なる3つの基底(1. Wavelet, 2. TV, 3. Identity)を用いた。
【結果】視覚的に画質低下がみられた際のthresholdはWavelet, TV, Identityで各々5.46%, 11.49%, 26,76%であった。その際のNMSEは各々0.0074, 0.35, 0.71、SSIMは0.72, 0.53, 0.59、最大値で正規化したL1ノルムは, 0.38, 0.41, 0.42であった。
【結論】Wavelet変換が疎表現基底として最もすぐれていた。血管の描出程度の視覚評価とNMSEは必ずしも一致しなかった。