
一般演題U MRI
第1会場 国際会議室 Zoomミーティングルーム@
10:50-11:20
- MRIにおけるDeep learning再構成法(DLR)を用いた高分解能化の基礎的検討
- 彩の国東大宮メディカルセンター 放射線科
- 筆頭演者:數藤希望
- 共同研究者:小保方駿、中村哲子
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- 【目的】DLRはノイズ低減処理により、従来ならSNRが低下する高分解能の画像をSNRの低下がなく得られる。DLRを併用した場合のSNRの変化を検討する。
- 【方法】撮像条件はNEMA法に準じ、DL(なし、Low、Mid、High)とマトリクス数128〜512の各4種類変更させ、球体ファントムを撮像した.撮像画像の信号強度とノイズを測定し、SNR及びSNR上昇率を比較した。
- 【結果】DLRの有無に関わらず、マトリクス数を変化させても、信号強度に変化は認めなかった.ノイズはDLR強度が強い程低下し、マトリクス数が大きくなる程、差が大きくなった。SNRとSNR上昇率は共にDLR強度が強い程高くなり、マトリクス数が大きくなる程差が大きくなった。
- 【結語】DLRの強度が高い程ノイズが低減し、SNRが向上した.その傾向はマトリクス数が多くなるほど顕著であった。