JP7351847B2 - 深層学習を使用して磁気共鳴撮像を向上させるためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2018年4月19日に出願された米国仮特許出願第62/659,837号の優先権を主張し、その内容は参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
mi=m+ni
はmの推定値である。しかしながら、このアプローチは、これまでほとんどのマルチNEX取得の単純な平均化ほど広く使用されてきていない。
は推定された再構成である。しかしながら、このような方法は、ハードウェアインフラストラクチャや取得時間を犠牲にして、より良い画質を達成することができる。
に変換する関数fで表すことができる。
本明細書で言及されたすべての出版物、特許および特許出願は、あたかも各個々の出版物、特許または特許出願が参照により組み込まれることが具体的かつ個別に示されたかのように、同じ範囲まで参照により本明細書に組み込まれる。
本明細書で使用される「加速取得」という用語は、一般に、短縮されたMR取得時間を指す。提供されるシステムおよび方法は、少なくとも1.5、2、3、4、5、10、15、20の加速係数、20を超えるもしくは1.5未満の値の係数、または前述の値のうちのいずれか2つの間の値だけ向上された品質でMR撮像を達成することができる可能性がある。加速取得は、(1)マルチNEX取得の繰り返し数を減らす、(2)サンプリングレートをナイキストレートより低くする、または(3)画像解像度を下げるなどのアプローチによって達成することができる。加速スキームは、上記のアプローチのうちの1つ以上を使用することを含んでもよい。加速スキームは、上記のアプローチの任意の組み合わせを使用することを含んでもよい。一例では、加速取得は、繰り返し数を減らすことによって達成することができる。別の例では、加速取得は、k空間をアンダーサンプリングすることによって達成することができる。さらなる例では、加速取得は、繰り返し数を減らすことと、k空間をアンダーサンプリングすることとの組み合わせによって達成することができる。加速スキームはまた、選択されたアプローチの加速結果に影響を及ぼし得る1つ以上のパラメータを含んでもよい。加速スキームはまた、本明細書全体で交換可能に使用される取得スキームまたは加速画像取得スキームと呼ばれてもよい。
図1は、深層学習アルゴリズム110を使用して、低品質画像101、103を高品質画像105に変換する一例を概略的に示す。低品質画像は、上記の加速データ取得アプローチを使用して取得することができる。場合によっては、加速データ取得アプローチは、取得スキームにおいて指定されていてもよい。maccを加速データ取得に対応する画像と定義する。サンプリングレートが下げられ、および/または画像解像度が下げられた加速2D取得の一例を図1に示す。画像再構成中に、低品質画像に深層学習アルゴリズムを適用して、低品質画像maccを高品質画像
に変換する関数fを推定することができる。高品質画像は、高SNR、エイリアスフリー、または高解像度の画像であってもよい。場合によっては、この関数fは、多数のトレーニングデータセットのトレーニングプロセスを通じて、グラウンドトゥルース画像mと推定された画像
との間のメトリックgを最適化することによって得ることができる。
図2は、提示する開示の撮像加速器240を実装することができる磁気共鳴撮像(MRI)システム200を概略的に示す。MRIシステム200は、磁石システム203と、磁石システムに接続された患者輸送テーブル205と、磁石システムに動作可能に結合されたコントローラ201とを含んでもよい。一例では、患者は、患者輸送テーブル205上に横たわることができ、磁石システム203は、患者の周りを通過する。コントローラ201は、磁石システム203によって提供される磁場および無線周波数(RF)信号を制御することができ、また、磁石システム203内の検出器から信号を受信することができる。MRIシステム200は、コンピュータシステム210と、ネットワーク230を介してコントローラ201に動作可能に結合された1つ以上のデータベースとをさらに含んでもよい。コンピュータシステム210は、MR撮像加速器240を実装するために使用することができる。コンピュータシステム210は、トレーニングデータセットを使用して撮像加速器を生成するために使用することができる。図示の図は、コントローラとコンピュータシステムとを別々のコンポーネントとして示しているが、コントローラおよびコンピュータシステムは単一のコンポーネントに統合することができる。
いくつかの実施形態では、提示する開示のMR撮像加速器は、向上された画質で加速された画像取得を可能にすることができる。場合によっては、取得スキームは、撮像加速器によって自動的に選択および/または決定することができる。場合によっては、取得スキームは、ユーザによって選択または定義されてもよい。取得スキームの1つ以上のパラメータには、例えば、符号化ステップの数、k空間サンプリングパターン、画像解像度、視野、スキャン速度、パターンなどのサンプリングスキーム、完全にサンプリングされた領域、アンダーサンプリングされた領域、および他の様々なものが含まれてもよい。場合によっては、取得スキームはまた、再構成方法を選択すること、または再構成方法に関連する1つ以上のパラメータを設定することを含んでもよい。
図3は、本開示の実施形態によるMR撮像加速器システム300の一例のブロック図を示す。MR撮像加速器システム300は、図2において説明された撮像加速器と同じであってもよいMR撮像加速器240を含んでもよい。MR撮像加速器240は、加速器トレーニングモジュール302、画像再構成モジュール304、対話型MRI取得モジュール306、およびユーザインターフェースモジュール308を含むがこれらに限定されない多数のコンポーネントを含んでもよい。
Claims (20)
- 取得時間が短縮された、画質を向上させるためのコンピュータ実施方法であって、
(a)医用撮像装置を使用して、被験者を撮像するための加速画像取得スキームを決定することであって、前記加速画像取得スキームは、複数の加速画像取得スキームで実行したシミュレーションに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の加速画像取得スキームから最適な加速画像取得スキームを選択することにより決定することと、
(b)前記加速画像取得スキームの決定を踏まえ、前記医用撮像装置を使用して、(a)で決定された前記加速画像取得スキームに従って、前記被験者の医用画像を取得することと、
(c)前記医用画像の品質を向上させるために、前記医用画像に深層残差ネットワークモデルを適用することと、
(d)医師による分析のために、前記被験者の品質が向上された画像を出力することと、
を含む、コンピュータ実施方法。 - 前記医用画像は、磁気共鳴画像を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記最適な加速画像取得スキームを選択することは、
(i)グラフィカルユーザインターフェースを介して、ターゲット加速係数またはターゲット取得速度を受信することと、
(ii)前記ターゲット加速係数または前記ターゲット取得速度に基づいて、前記複数の加速画像取得スキームを決定することと、
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記最適な加速画像取得スキームを選択することは、前記シミュレーションのために、前記複数の加速画像取得スキームを画像パッチに適用することをさらに含む、請求項3に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記最適な加速画像取得スキームは、前記複数の加速画像取得スキームの下で生成された複数の出力画像の品質に基づいて自動的に選択される、請求項4に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記加速画像取得スキームの1つ以上のパラメータは、アンダーサンプリングされたk空間、アンダーサンプリングパターン、又は、低減された繰り返し数に関連する、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記加速画像取得スキームのパラメータは、アンダーサンプリングパターンに関連し、
前記アンダーサンプリングパターンは、均一アンダーサンプリングパターン、ランダムアンダーサンプリングパターン、及び、サンプリング密度が可変のアンダーサンプリングパターン、からなる群から選択される、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。 - 前記医用画像は、アンダーサンプリングされたk空間画像または低減された繰り返し数を使用して取得された画像を含む、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記深層残差学習モデルは、フィードバックとしてのユーザ入力に基づいて、適応的に最適化されたメトリックを用いてトレーニングされる、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記深層残差学習モデルは、少なくとも低品質画像および高品質画像を含むトレーニングデータセットを使用してトレーニングされる、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記低品質画像は、ノイズまたはアンダーサンプリングアーチファクトをもたらすために、前記高品質画像に、1つ以上のフィルタを適用するか、または合成ノイズを追加することによって生成される、請求項10に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記深層残差学習モデルは、少なくとも低品質画像および高品質画像の一部分を含む画像パッチを使用してトレーニングされる、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記画像パッチは、画像類似性を定量化している1つ以上のメトリックに基づいて選択される、請求項12に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記深層残差学習モデルは、データ整合性を確保するためにスキップ接続を有する、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記深層残差学習モデルは、参照画像を近似するために、1つ以上のモデルパラメータを適応的に調整することによってトレーニングされる、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 前記被験者の品質が向上された前記画像は、前記医用撮像装置を使用して取得された前記医用画像と比較して、より高いSNR、より高い解像度、またはより少ないエイリアシングを有する、請求項1に記載のコンピュータ実施方法。
- 命令を含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、1つ以上のプロセッサによって実行されると、前記1つ以上のプロセッサに、
(a)医用撮像装置を使用して、被験者を撮像するための加速画像取得スキームを決定する動作であって、前記加速画像取得スキームは、複数の加速画像取得スキームで実行したシミュレーションに少なくとも部分的に基づいて、前記複数の加速画像取得スキームから最適な加速画像取得スキームを選択することにより決定する動作と、
(b)前記加速画像取得スキームの決定を踏まえ、前記医用撮像装置を使用して、(a)で決定された前記加速画像取得スキームに従って前記被験者の医用画像を取得する動作と、
(c)前記医用画像の品質を向上させるために、前記医用画像に深層残差ネットワークモデルを適用する動作と、
(d)医師による分析のために、前記被験者の品質が向上された画像を出力する動作と、
を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。 - 前記医用画像は、磁気共鳴画像を含む、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記最適な加速画像取得スキームは、前記複数の加速画像取得スキームの下で生成された複数の出力画像の品質に基づいて自動的に選択される、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
- 前記加速画像取得スキームの1つ以上のパラメータは、アンダーサンプリングされたk空間、アンダーサンプリングパターン、又は、低減された繰り返し数に関連する、請求項17に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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