新潟医療福祉大学診療放射線学科の吉田宜清講師は、MRI検査中の体動によって生じる画像のぶれに対し、AI（深層学習）を用いた補正手法を検証する研究を実施しました。
その結果、ぶれた脳MRI画像を補正することで、アルツハイマー病診断に重要な海馬容積をより正確に評価できる可能性が示されました。
本研究成果は、2026年3月22日付で自然科学と健康科学のあらゆる領域を対象とした国際誌「Scientific Reports」に掲載されました。

◆研究概要
本研究では、MRI検査中の体動によって生じる画像のぶれに対し、AI（深層学習）を用いた補正手法の有効性を検証しました。健常成人24名の脳MRI画像を対象に、元画像・体動のある画像・AI補正画像を比較し、画像の見た目だけでなく、海馬容積測定の精度について評価しました。
その結果、体動によって劣化した画像であっても、AIにより補正することで画質が改善され、アルツハイマー病の診断に重要な海馬容積をより正確に評価できる可能性が示されました。
また、本手法により再撮像の必要性が低減されることで、検査時間の短縮や患者負担の軽減につながる可能性も示唆されました。
本研究は、AIによる画像補正技術を脳MRIの定量評価に応用したものであり、今後の認知症領域における画像診断支援への活用が期待されます。

◆研究者のコメント（診療放射線学科 吉田宜清 講師）
本研究では、MRI検査時に生じるわずかな体動が画像の質や診断精度に影響を与えるという課題に対し、深層学習を用いた画像補正の可能性を検討しました。
その結果、体動の影響を受けた脳MRI画像であっても、AIによる補正を行うことで、アルツハイマー病診断に重要な海馬容積をより正確に評価できる可能性が示されました。特に高齢者や体動の制御が難しい患者さんにおいては、再撮像が必要となるケースも少なくありません。本手法が実用化されれば、検査のやり直しを減らし、患者さんの負担軽減や医療現場の
効率化に貢献できると考えています。

◆原論文情報
Yoshida, N., Kageyama, H., Akai, H., Sasaki, K., Sakurai, N., Koori, N., Yamamoto, S., & Kodama, N.
Deep learning approach to super-resolution correction of brain MRI motion artifacts for accurate hippocampal volumetry.
Scientific Reports (2026).
DOI: 10.1038/s41598-026-44834-5

◆研究者情報
新潟医療福祉大学医療技術学部 診療放射線学科
講師　吉田 宜清

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