とっつきにくいのでとりあえず大まかに理解するだけでもいいと思います。
過去問からの出題
第12回-19
第12回-19
高速イメージング技術について正しい文章を選択して下さい。(正解 2 つ)
- スパイラルスキャンの信号取得 k 空間座標は極座標系である。
- 圧縮センシングは収集データから少数サンプリングによって画像を圧縮する方法である。
- SENSE(sensitivity encoding)法を用いた場合、SNR は用いない場合の √R(reduction factor)倍となる。
- Parallel imaging は k 空間を間引いて信号を取得し、複数コイルの空間的な感度差を利用して画像を作成する。
- SMASH(simultaneous acquisition of spatial harmonics)法はフーリエ変換後に折り返しを展開する方法である。
1.○螺旋状にスキャンするため円軌道となる
2.×多くの圧縮技術は大容量の観測データを取得後圧縮するが、圧縮センシングはスパース性を利用し観測データを少なくしk空間でのランダムサンプリングから圧縮を行う
3.×S/NSENSE=(S/Nfull)/(g√R)
4.○
5.×k空間内での展開
第13回-41
第13回-41
高速撮像法に関する正しい記述はどれか。(正解 2 つ)
1. スパイラルスキャンは信号取得時の k 空間座標が極座標系になる。
2. 圧縮センシングとはエルミート対称性を利用してk空間の一部をサンプリングする方法である。
3. Parallel imaging は k 空間を間引いて信号を取得し複数コイルの空間的感度差を用いて画像を作成する。
4. SENSE(sensitive encoding)法を用いた場合の SNR は用いない場合の 1/√R(reduction factor)倍となる。
5. SMASH(simultaneous acquisition of spatial harmonics)法はフーリエ変換後に複数コイルの空間的感度差を用いて展開する方法である。
1.○螺旋状にスキャンするため円軌道となる
2.×多くの圧縮技術は大容量の観測データを取得後圧縮するが、圧縮センシングはスパース性を利用し観測データを少なくしk空間でのランダムサンプリングから圧縮を行う。問はハーフフーリエについて
3.○
4.×S/NSENSE=(S/Nfull)/(g√R)
5.×k空間内での展開
第14回-22
第14回-22
正しい記述はどれか。2つ選べ。
- Compressed sensing(CS) MRI は画像容量を圧縮することができる。
- Quantitative susceptibility mapping(QSM)は磁化率を定量することができる。
- Synthetic MRI はデータベースを元に T1 値や T2 値などを推定するこができる。
- MR fingerprinting は古典的なカーブフィッティングにて T1 値や T2 値などを推定することができる。
- Chemical exchange saturation transfer(CEST) MRI は水素イオン指数の変化を捉えることができる。
1.×多くの圧縮技術は大容量の観測データを取得後圧縮するが、圧縮センシングはスパース性を利用し観測データを少なくしk空間でのランダムサンプリングから圧縮を行う
2.○
3.×Synthetic MRIは古典的なカーブフィッティングにて T1 値や T2 値などを推定、GEのMAGiCに用いられている
4.×MR fingerprintingはデータベースを元に T1 値や T2 値などを推定
5.○MT効果の応用
第15回-11
第15回-11
k 空間の充填方法を以下に示す。正しい記述はどれか。2つ選べ。
1. (a)は(e)よりも体動に強い。
2. (d)は(a)よりも撮像時間が短い。
3. (b)は(a)よりも位相方向のFOVが小さい。
4. (c)は(a)よりも位相方向のFOVが小さい。
5. (e)は(c)よりも圧縮センシング再構成に向いている。
1.eはラジアルスキャンで体動に強い
2.×dは部分エコー法、TEを短縮することが可能
3.×bはハーフフーリエ、撮像時間は短くなる
4.○cはパラレルイメージング
5.○GRASP(Golden-angle RAdial Sparse Parallel)など
第15回-17
第15回-17
Compressed sensing MRI に関する正しい記述はどれか。2つ選べ。
- 収集データを間引いて画像を圧縮する方法である。
- k 空間をコヒーレント(coherent)にサンプリングする。
- MRA や MRCP といったコントラストの高い画像に有用である。
- ラジアル法やスパイラル法などの非直交座標系にも応用できる。
- スパース性が高いとは画像におけるゼロ成分が少ないことである。
1.×
2.×インコヒーレント(非可干渉)
3.○MRAやMRCPはスパースな画像で有用
4.○
5.×ゼロ成分が多い
まとめ
圧縮センシングとはできるだけ少ないデータから画像を再構成する技術です。
画像データは冗長性があります。要するに余分なものがあり、画像化するために必要不可欠ではないデータあるいはそのデータを使わなくても視覚的に判断できないデータがあります。
この余分なデータを使用せずに効率的に画像化させます。
多くの圧縮技術はいったん全データを取得してから圧縮しますが圧縮センシングは観察と圧縮を同時に行います。
圧縮センシングは
①スパース変換
②ランダムサンプリング
③非線形画像再構成
から構成されています。
①スパース変換
スパース(疎)とは、まばらとかおろそかという意味を持っており、複雑そうな事柄であっても本質的に重要な情報は少なく大部分が0であるということです。その性質をスパース性といい圧縮センシングを行う上でスパース性の高い画像は必要となります。
例えばMRAでは、血管だけが高信号でバックは真っ黒でありスパース性の高い画像と言えます。
しかし全ての画像でスパース性が高いわけではないためスパースなデータに変換する必要があります。
圧縮センシングで使われているスパース変換は離散ウェーブレット変換、離散コサイン変換、フーリエ変換、有限差分演算などがあります。
②ランダムサンプリング
k空間のサンプリングについてです。
冗長性のある画像は圧縮可能であり必要な情報の分だけ残るように測定データ点数を減らすことができます。
ここでMRIはスパース変換後の空間内ではなく、k空間内をサンプリングすることとなります。
例えば等間隔にサンプリングした場合、周期性のある折り返しアーチファクトとなってしまいこれらは原画像と同じ信号強度を持っています。そのため原信号とアーチファクトの信号の区別ができず、再構成を行っても原画像は復元できません。
そこでk空間をランダムにサンプリングします。すると先ほどの折り返しは全体に散らばったノイズのようなアーチファクトとなります。これらの信号強度は原画像の信号成分に比べてずっと小さいので、CS再構成によって原画像に近い画像が復元できます。
③非線形画像再構成
ゼロに近い信号値をゼロとして処理します。
ざっくりとした説明にはなってしまいましたが概要は掴んでいただけたでしょうか
認定試験には今のところ深い内容の問題は出ておリません。
応用技術として、SENSEと組み合わせた『C-SENSE』、ARC(SMASH系)と組み合わせた『HyperSense』、ラジアルサンプリングでモーションに強い『GRASP』などがありこの辺をチェックしとけば良いのではと考えております。
出題
第12回-19,第13回-41,第14回-22,第15回-11,第15回-17
参考文献、書籍
圧縮センシングMRIの基礎 JJMRM 2018; 38: 61-75
MRI完全解説 P212
MRI応用自在 P48
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