診療放射線学科・吉田 宜清講師らの研究グループの論文が国際誌に掲載されました。

◆研究概要
アルツハイマー病の診断に重要な海馬体積の測定には、高精度なMRI撮像が必要ですが、長時間の検査が患者さんの負担となっています。本研究では、Pix2Pixという深層学習技術を用いて、低解像度MRI画像から高解像度画像を生成し、撮像時間を短縮しながら診断精度を維持する手法を開発しました。OASIS-3データベースのアルツハイマー病患者画像を使用し、海馬体積測定の精度を検証した結果、元画像と生成画像で統計的有意差がないことを確認しました。

◆研究成果のポイント
この技術の最大の特徴は、撮像時間を最大75%短縮できることで、患者さんの負担を大幅に軽減できる点です。深層学習により生成された画像でも、元画像と同等の海馬体積測定精度を実現しており、診断の質を損なうことがありません。また、特別なハードウェアを必要とせず、既存の設備や過去の画像にも適用可能であるため、多くの医療機関での導入が容易です。特にアルツハイマー病患者、高齢者、閉所恐怖症の方など、長時間検査が困難な患者さんにとって大きなメリットがあります。

◆原論文情報
Yoshida, N, Kageyama, H, Akai, H, Kasai, S, Sasaki, K, Sakurai, N, and Kodama N. (2025). Reducing the acquisition time for magnetic resonance imaging using super-resolution image generation and evaluating the accuracy of hippocampal volumes for diagnosing Alzheimer's disease. Front. Neurol. 16. doi: 10.3389/fneur.2025.1507722