Research on high-resolution coronary MRA imaging method using automatic extraction technology of coronary artery stationary period and super-resolution technology

利用冠状动脉静止期自动提取技术和超分辨率技术的高分辨率冠状动脉MRA成像方法研究

• 批准号: 22K07646
• 负责人: 久原 重英
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kyorin University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K07646/
• 关键词: Cardiac MRI; Cine MRI; whole heart CMRA; stationary period; Deep learning; CNN; object detection; SSD; MRI; 冠動脈MRA; 冠動脈静止期間; 深層学習; 超解像

本研究の目的は１）冠動脈静止期間自動抽出技術（①高精度動き検出技術 + ②静止期間自動判定技術）と２）高精細画像再構成技術に関する研究を行い、それらの技術の統合により、より簡便でかつ高精細な冠動脈MRA が安定して得られる、高精細冠動脈MRA撮像技術の完成を目指すものである。初年度は １）に関して、主に①を中心に研究を進めた。また②に関する予備的な検討を行った。①の高精度動き検出技術に関しては、冠動脈MRAの本撮像前に行われるCine MRIの四腔像を対象とし、各心位相の画像に対し、左右の冠動脈を同時にかつ全フェーズに渡って検出可能なことを目標に研究を行った。基礎検討段階で得られた方式をベースに、体格や年齢の異なるボランティアの心臓Cine MRIを撮像すると共に、公開データも用いて検証を進めた。冠動脈の位置の検出には、物体検出に用いられるCNN(Convolutional Neural Network)の一種で、高速かつ高精度な物体認識が可能なSSD ( Single Shot Multi-box Detector)を用い、得られた各画像の冠動脈の位置情報から、隣り合う画像間での冠動脈の移動量を求め、冠動脈の動き曲線を得た。コロナ禍の影響もあり、実撮像はそれほど多くは出来ず、公開データを含めてもまだ比較的少ないデータ数ではあるが、従来法としてテンプレートマッチング法を用いた場合に対し、より高い検出率で冠動脈の位置が検出でき、高精度に冠動脈の動きを検出可能なことが確認できた。②の静止期間自動判定技術に関しては、①で得られた冠動脈の動き曲線から、深層学習を用いて静止期間を求める技術に関して予備的な検討を進め、成果の一部をISMRM( International Society for Magnetic Resonance in Medicine )へ投稿し採択された。

这项研究的目的是对1）自动冠状动脉静态周期提取技术（1）高精度运动检测技术 + 2）自动静态期检测技术，并完成高清冠状动脉MRA成像技术，可以稳定地获得更简单，更精确的冠状动脉MRA。在第一年，研究主要关注1）关于1。我们还进行了有关②的初步检查。关于高精度运动检测技术1，我们进行了一项研究，目的是使用在冠状动脉主要成像之前进行的Cine MRI的四室MRI图像，旨在同时和整个阶段检测左右冠状动脉动脉。基于在基本检查阶段获得的方法，我们成像了不同体形和年龄的志愿者的心脏Cine MRI，还使用了公共数据来验证结果。为了检测冠状动脉的位置，使用一种用于对象检测的CNN（卷积神经网络）和能够快速准确对象识别的单个射击多盒探测器（SSD），用于确定从获得的每个图像信息中获得的冠状动脉运动数量，并获得冠状动脉移动的位置信息。由于COVID-19大流行的影响，实际的成像是不可能的，尽管即使包括公开可用的数据，数据仍然相对较少，但可以证实，可以使用较高的检测率检测到冠状动脉的位置，并且可以使用高准确的冠状动脉移动来使用冠状动脉的移动，而不是准确地检测到的冠状动脉的位置。关于2在2中的自动休息时间测定技术，对使用深度学习来确定1在1中获得的冠状动脉运动曲线的剩余时间进行了初步研究，结果的一部分被提交给ISMRM（国际磁共振共鸣学会），并选择了。