GEのMRI共通の新しいソフトウエアプラットフォーム“SIGNA Works”では，今最も注目を集める圧縮センシング（compressed sensing：CS）技術を応用した“HyperSense”をはじめ，多くの新しいアプリケーションを実装した。また，基本画質や検査効率を向上させるべく，さまざまな機能の改善および追加を行うことで，ユーザーにとってより使いやすいMRシステムの構築をめざした。本稿では，SIGNA Worksの新機能の中から，いくつかの代表的なアプリケーションの特長について紹介する。

■HyperSense：CS技術による高速撮像

情報理論の分野で注目されているCSの技術をMRIに応用，製品化したのがHyperSenseである。CSは，パラレルイメージング（以下，PI）同様に，k-space上のデータをアンダーサンプリングすることで高速化を実現するが，PIとは異なり，高速化しても理論的には信号低下はなく，画質劣化が少ないのが特長である。CSを概念的に理解する上で，よくJPEGの画像圧縮が引き合いに出される。一般に，写真などの画像データは高周波成分の情報量に乏しく，ゼロ成分を多く含む（スパースまたは疎であるという）ことから情報量を減らす，つまり圧縮することが可能となる。データに同じ値のものが多く含まれていればより圧縮でき，人間の目にはほとんど影響のないノイズ成分をゼロと置き換えれば，さらなる圧縮が可能となる。推定するパラメータである画像がゼロ成分を多く含むという情報をヒントに，推定パラメータの画素数より少ないサンプル操作で画像推定をする試みがCSである。MR撮像におけるCSでは，観察対象であるMR画像が圧縮可能，つまりスパースであるという前提条件の下で，少なくサンプルされたk-spaceデータから，MR画像に特化したアルゴリズムを用いた画像復元を行っている。
CSを実現するための条件として，(1) スパースなデータであること，(2) ランダムなアンダーサンプリング，(3) ノイズ除去のための繰り返し計算の3つが必要となる（図1）。まず，MR画像はスパースであり，CSとの親和性は高い。それは，wavelet変換を用いて実空間からwavelet空間に変換すると，MRの画像は大部分がゼロ成分に近いスパースな状態であることが確認できることからもわかる。次に，ランダムなアンダーサンプリングについて考える。PIにおいては，k-space上でのデータ収集を減らす際に，ある規則性を持ってデータの間引きが行われ，それにより生じた周期的な折り返しアーチファクトを，コイルの感度情報を用いて折り返し基のピクセルを特定して画像再構成する。一方，CSでは，ランダムにデータ収集を行い，ノイズを不規則に画像上に分布させることで，周期性を持つ折り返しアーチファクトに比べてスパース性を生かす状態をつくり出す。最後の繰り返し計算では，推定パラメータがゼロを多く含むようにする制約条件を課す処理の過程で，ノイズ除去を行うことで画像復元を行う。アンダーサンプリングにより，実際にデータを取得していない部分については，繰り返しノイズ処理の計算を行いながらk-spaceデータを埋める作業を行っており，この点はゼロフィル（ゼロを埋める）とは異なるプロセスである。
このように，CSでは複雑な処理を経て画像再構成を行う。これまでのCSの課題に，この画像再構成時間の長さが挙げられていたが，HyperSenseでは，画像再構成アルゴリズムを最適化し，高性能な画像再構成用コンピュータを用いることで，日常臨床で使用するに当たり支障のないレベルで運用することができるようになっており，PIとの組み合わせによるさらなる高速化イメージングが期待できる（図2）。

図1　CS実現のための条件

図2　HyperSense

■FSE/CUBE FLEX：two-point Dixon法による水脂肪分離

局所磁場不均一により引き起こされる脂肪抑制の不良に対しては，通常のFSE法に比べて，安定した脂肪抑制効果が得られるthree-point Dixon法をベースとした“IDEAL”が広く用いられてきた。IDEALは，局所磁場不均一の影響を排除した精度の高い水脂肪分離技術を用いて，水画像，脂肪画像，in phase画像，out of phase画像の4種類の画像を1回の撮像で生成することができ，いわゆる脂肪抑制のあり，なしの両方のコントラストを一度に得られるというメリットもある。しかしながら，3つの異なるTEのデータを用いて画像再構成することから，通常のFSE法に比べて撮像時間が延長する，条件によってはブラーリングが生じやすいという点も併せて考慮する必要があった。一方，“LAVA”や“VIBRANT”といった3D-GREシーケンスでは，two-point Dixon法をベースとした“FLEX”という水脂肪分離技術に対応しており，短時間での撮像が可能であった。今回，SIGNA Worksでは，2D-FSEならびに3D-FSEにてアイソトロピックなボリュームデータ収集を行う“Cube”のシーケンスにおいても，two-point Dixon法をベースとするFLEX撮像が可能となり，全身領域においてIDEALよりも短時間で，かつブラーリングの少ないデータを取得することが可能となった。撮像モードについては，1TR内で3エコーを収集し再構成を行う1TRモードと，2TR内で2エコーを収集し再構成を行う2TRモードから選択可能となり，用途に応じた使い分けができる（図3）。

図3　FSE FLEXと従来法との比較

■HyperCube：Cubeでの局所選択の高分解能撮像

Cubeは，前述のFLEX機能との組み合わせのほかに，短時間でFOVを絞った高分解能撮像が可能となった。これは，very selective saturation（VSS） pulsesという強力なサチュレーションパルスがFOVの外側に自動的に設定され，被写体よりも小さなFOVを設定した場合においても，FOVの外から折り返しの信号の混入が起こらないようになっているためである。その結果，折り返し防止のために，FOVを被写体と同じ大きさまで広げることも不要となり，その分撮像時間の短縮や空間分解能を向上させることが可能となる（図4）。

図4　HyperCube

■HyperBand：多断面同時励起DWI撮像

拡散強調画像（DWI）および拡散テンソル画像（以下，DTI）撮像にて，一度に複数スライスの励起を行うことが可能なアプリケーションである。例えば，2スライスを同時に励起すると，撮像時間は1/2に短縮することが可能となる。特に，DTIにおいては印加軸が多く，薄いスライス厚で全脳をカバーするような場合，スキャン時間が非常に長くなってしまうが，HyperBandを用いることで，スキャン時間を短く撮像することができるメリットがある。

■PROPELLER MB：高度な体動補正

高度な体動補正技術により，動きに強い撮像法として広く認知されているPROPELLERであるが，SIGNA Worksになってさらなる機能拡張がなされた。PROPELLERのT1強調画像は，これまではT1 FLAIRによる撮像のみであったが，今回マルチショットブレード（MB）の機能が搭載され，FSEベースのT1強調画像の撮像が可能となった。これは，ブレードを複数に分割することで，短いTEでのデータ収集が可能となったことによる。また，横隔膜同期“Navigator”との併用や，ASPIR型の脂肪抑制パルスとの併用のほか，細かいオプションとの組み合わせが可能となったことに加えて，ユーザーインターフェイスが通常の撮像シーケンスと統一されるなどの改善がなされ，これまでよりもさらに使いやすいアプリケーションとなった（図5）。

図5　PROPELLER MB

◎

SIGNA Worksにおける最新撮像技術について解説した。これから国内においても多くの施設で稼働が予定されており，これらのアプリケーションにおける臨床応用についての報告を期待したい。