澤村駿吾助教の心臓MRI画像技術のディープラーニングによる精度向上の論文がDiseasesに掲載されました。
論文情報
タイトル: Evaluating Second-Generation Deep Learning Technique for Noise Reduction in Myocardial T1-Mapping Magnetic Resonance Imaging
著者: Shungo Sawamura，Shingo Kato，Naofumi Yasuda，Takumi Iwahashi，Takamasa Hirano，Taiga Kato，Daisuke Utsunomiya
掲載雑誌: Diseases. 2025 May 18;13(5):157. doi: 10.3390/diseases13050157.
この研究では、心臓MRIにおけるT1マッピングという画像技術の精度を向上させるために、第二世代のディープラーニング技術（SR-DLR）の効果を評価しました。T1マッピングは心筋の性質を調べるのに有用ですが、ノイズによって正確な測定が難しくなることがあります。
この研究では、2023年7月から12月に心臓MRIを受けた36人の患者と、異なる濃度の造影剤を使った7種類のファントム（模擬物体）を使って、画像をSR-DLRあり・なしの両方で再構成し比較しました。
結果として、SR-DLRを用いることで平均T1値には変化が見られなかった一方で、画像のばらつきを示す標準偏差（SD）や変動係数（CV）が有意に減少し、再現性も高まりました。これにより、SR-DLRはT1値の正確さを保ちつつ、測定の信頼性を高める効果があることがわかりました。
2025.06.02