MRIfan.net

皆様、横浜栄共済病院の高橋です。コロナが2類から5類になり、初めてのITEMが開催されました。コロナ全開開けのJRCというところでしょうか？横浜開催であるので学会は毎年若いスタッフに任せ、私のほうは、土曜日の午後からと日曜日の午前中ITEMで挨拶回りをしてきました。土曜日の午後は最近では見たことがないくらいの混みようでした。もうすっかりコロナ前の雰囲気でした。各メーカの皆様、忙しいところを本当にありがとうございました。またMRIfan.netで今年割り当てられた記事はWorkstationなど…ということで、取材も行ってきました。

AIRS MEDICAL
Workstationではないのですが、まずはAIRS MEDICALさまのブースに真っ先に訪れました。井下さま、松村さま、ユンさまに詳細に教えていただきました。ありがとうございました。井下さまは前職のGEから面識があり、大変お世話になった方です。異動されると聞き驚きましたが、とても興味があったので取材に行かさせていただきました。

※　すべてのMRI画像にAIを使い画像を改善します。製品名はSwiftMRです。1.5T汎用機で撮影されたT2 FLAIR画像です。左が通常の画像、右がSwiftMR処理された画像です。同じ撮影時間の場合このように大きく画質を改善させます。ただのDenoisingだけではありません。画像の鮮鋭度も上げます。どこかで聞いたことのある言葉ですが、実際に画面で見るとちょっと興奮ものでした。

次に驚くべきことにベンダーに依存しない、すべてのMRI画像に適応できるので、MRAの元画像にも
SwiftMR処理ができます。皆様、興奮ものではないでしょうか？MIPした画像を見比べると、撮影時間が半分(マトリクスを落とした、スライス分解能を落とした)にしてもSwiftMR処理にて得られるMIP画像は元の7:12秒の画像よりも大きく改善しているのがわかります。この意味は、今皆さんが使っている汎用のMRI装置において最新装置でなくてもこういった技術が臨床に取り入れることを意味します。これがすごく興奮することなのです。

では元画像を見てみましょう。3:13秒で撮影された(アンダーサンプリング)画像とSwiftMR処理された画像です。ここまで画質が改善されます。これは相当すごいです。

次に拡散強調画像にいきましょう。こちらはシーメンスの拡散強調画像Resolveで撮影された画像です。左が元画像、右がSwiftMR画像です。Resolveは時間がかかるので、アンダーサンプリングで収集して、SwiftMR処理をかけます。3割ほど早くなっても画質は大きく改善されます。

圧巻は下記の画像です。0.3T装置　富士フイルムのパーマネントMRI装置で撮影されたMRAの元画像です。これにSwiftMR処理をかけるとこのような画像に超大きく画質が改善されます。元画像を外に出しても本機に画像を戻せるため、MRAの処理は本機の体裁で処理が可能ということでした。ここが本当に本当にすごいと思いました。

SwiftMRの仕組みを添付いたします。皆様はどのように感じたでしょうか？古い装置を使っているMRユーザの方などは必見ではないでしょうか？

AIRS MEDICALブースのレポートでした。

Chief editor’s comments

この記事の内容がが本当かどうか（とくに、ユーザーが持ち込んだデータでどの程度良くなるのか、実際の病変がどのように見えるのか、処理時間はどうか）については、MRIfan.net上できるだけ早く検証することにしたいと思います。

狭窄や、ノイズがなくなるとむしろ見えなくなる現象についても検証が必要だと思います。

また、もしこのような結果が常に既存のMRIで得られるとしたら、新しいMRIでの画質がどのようになるのか、ということも興味があると思います。これらのことについて、協力を求めて進みましょう。

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