“AI”による新しいSNR向上技術
Advanced Intelligent Clear-IQ Engine(AiCE)導入事例

AiCEにより質の高い臨床画像の提供を実現




地域医療支援病院 オープンシステム 徳山医師会病院 放射線科 技師長
渡邊 征二 先生
徳山医師会病院は、山口県周南市にある完全オープン型の病院であり、地域医療支援病院として近隣の病院や診療所からの紹介を多く受け入れています。
同院では、2020年5月にAIを用いたSignal to Noise Ratio(以下、SNR)向上技術Advanced Intelligent Clear-IQ Engine(以下、AiCE)を搭載したVantage Galan 3T/ Focus XG Edition(以下、Focus XG)を導入しました。AiCEを導入してからのMRI検査の変化についてお伺いしました。

紹介検査だからこそ求められる質の高い画像

当院では他院(かかりつけ医)からの紹介検査が多くを占めており、紹介元の医師にいかに満足いただけるかが重要です。そのため、丁寧かつ付加価値のある画像の提供や飛び込みオーダーへの迅速な対応など、多様なニーズに応えることに重点を置いています。
しかし、診断価値の高い画像を目指すと検査時間が長くなってしまうことが大きな課題でした。
今回、Focus XGを導入した理由は、相反する高画質と短時間を両立するためには、AiCEが有効であると考えたからです。導入後まだ間もないため、脳神経領域と整形領域に焦点を当ててAiCEの有用性に触れたいと思います。

脳神経領域でのAiCEの活用

更新前の1.5T装置使用時に、神経内科から「黒質を描出してほしい」との要望がありました。しかし、黒質の描出には高分解能な画像が必要なため、従来のMRI装置では撮像時間が10分を超えるという報告もあり、ルーチンで使用することが難しい状況でした。
今回AiCEを導入したことにより、ノイズの多い高分解能画像であっても、コントラストを変えずにノイズのみを除去することが可能となりました。これにより、3分程度の時間で黒質画像(図1)を得ることができ、現在では神経内科のルーチンに含めて撮像するようにしています。
またT2WIにおいては、圧縮センシング(Compressed SPEEDER:以下、CS)とAiCEを併用し、Matrix 512×512(Reso.0.45×0.45mm) の画像を1分半程度で撮像しています(図2)。

整形領域でのAiCEの活用

AiCEによる高分解能画像は整形領域でも有用です。AiCEを使用することで2Dでありながら1mmという薄いスライス厚での撮像も可能です(図3)。フレキシブルコイルで撮像可能なので、膝関節や肩関節、手関節など全身のあらゆる部位で高分解能画像を得ることができます。
また、最近の試みとしてT2*WIで複数エコーを収集することにより、骨構造の観察を目的とした画像も提供しています。複数回の撮像が必要となりますが、AiCEを適用することにより、臨床でも使用可能な撮像時間に抑えつつ、高いSNRを実現できています(図4)。画像提供先の医師からも好評で、整形領域において付加価値のある画像ではないかと考えています。

定量画像への適用にも期待

膝関節軟骨のT2mapも要望の多い画像ですが、更新前の1.5T装置では十分な画像を提供することができませんでした。対象となる部位が非常に微細なため高分解能での撮像が必要ですが、このような定量画像に対してもAiCEを適用することが可能です(図5)。
AiCE適用前後で定量値は変化せず、ノイズによる分散が抑えられるので、より診断しやすいT2mapを得ることができます。今後、臨床において軟骨変性の評価に使用していきたいと考えています。

より質の高い検査を目指して

当院では、これまで50分枠の運用で飛び入り検査にも対応してきました。今後はAiCEを活用し、これまでのルーチン撮像を短縮していくことで、紹介元のニーズにより柔軟な対応ができると考えています。また、高分解能画像や定量画像など付加価値のある画像の提供も積極的に行っていく予定です。
一方、検査環境の面においては「MRシアター」(図6)を導入し、閉所が苦手な患者さんや小児など、検査を受けられる方の不安感軽減に努めています。
今後もさらに質の高いMRI検査ができるよう、CSなどの高速撮像技術との併用も含め、AiCEの活用範囲を広げていきたいと考えています。

*記事内容はご経験や知見による、ご本人のご意見や感想が含まれる場合があります。
*記事内の製品に関する薬機情報は以下の通りです。

一般的名称超電導磁石式全身用MR装置
販売名MR装置Vantage Galan 3T MRT-3020
認証番号228ADBZX00066000