[P-2-118] k-space power distributionを用いたCompressed Sensingサンプリング最適化手法の検討
【背景】
圧縮センシング(CS)のSampling手法として，Lustigが提案したVariable Density法(Lustig VD)が広く用いられている．しかしながら，この手法はk-space高周波成分の密度が低くなるという問題がある．そのため，撮像対象によっては，正しく再構成することが難しい．そこで，本研究では，Full Samplingされた撮像データのk-spaceのpower distribution(PD)を用いて，Sampling密度を最適化する手法を提案する．
【方法】
k-spaceのPDは，Full Samplingされたk-spaceデータをReadout方向に積算し，正規化することで推測した．推測したPDに移動平均フィルタを適用し，強度に応じて6段階のSampling密度を与えた．本手法の有用性を示すため，Full Samplingされた化学固定マウスをLustig VD(R=2.5)および提案手法(R=2.5)を用いてUndersamplingし，CS再構成(FCSA法)を適用した．再構成した画像データは，PSNRを用いて比較した．
【結果・考察】
Fig. (a)は，Full Samplingされた再構成画像である．また，Fig.(b)及び(c)は，それぞれLustig VDと提案手法のSampling Pattern及び，それらを用いた再構成画像である．また，画像矢印で示すとおり，Lustig VD再構成画像にはBlurringがあるのに対して，提案手法を用いた場合，細部まで描出できている．さらに，Fig.(d)の通り，提案手法はLustig VDに対して高いPSNRを示す．
【結論】
画像の比較及びPSNRの比較より，提案手法の有用性が示された．
圧縮センシング(CS)のSampling手法として，Lustigが提案したVariable Density法(Lustig VD)が広く用いられている．しかしながら，この手法はk-space高周波成分の密度が低くなるという問題がある．そのため，撮像対象によっては，正しく再構成することが難しい．そこで，本研究では，Full Samplingされた撮像データのk-spaceのpower distribution(PD)を用いて，Sampling密度を最適化する手法を提案する．
【方法】
k-spaceのPDは，Full Samplingされたk-spaceデータをReadout方向に積算し，正規化することで推測した．推測したPDに移動平均フィルタを適用し，強度に応じて6段階のSampling密度を与えた．本手法の有用性を示すため，Full Samplingされた化学固定マウスをLustig VD(R=2.5)および提案手法(R=2.5)を用いてUndersamplingし，CS再構成(FCSA法)を適用した．再構成した画像データは，PSNRを用いて比較した．
【結果・考察】
Fig. (a)は，Full Samplingされた再構成画像である．また，Fig.(b)及び(c)は，それぞれLustig VDと提案手法のSampling Pattern及び，それらを用いた再構成画像である．また，画像矢印で示すとおり，Lustig VD再構成画像にはBlurringがあるのに対して，提案手法を用いた場合，細部まで描出できている．さらに，Fig.(d)の通り，提案手法はLustig VDに対して高いPSNRを示す．
【結論】
画像の比較及びPSNRの比較より，提案手法の有用性が示された．