近年の深層学習（ディープラーニング：DL）技術の医療への応用は目覚ましいものがあり，MRIの画像再構成においてもDLの適用が広がっている。deep learning reconstruction（DLR）による画質向上は，乳腺領域でも臨床での活用が進んでおり，高画質が求められる乳腺MRIにおいて重要な役割を果たしている。
本稿では，GEヘルスケアのDLR技術である「AIR Recon DL」を中心に，乳腺領域における技術動向を紹介する。

●AIR Recon DLの画像再構成

DLRにはさまざまな画像再構成スキームがあり，それにより得られる効果が異なる。例として，出来上がった画像に対してDLを適用しSNRを上げる技術や，高速化の工程にDLを適用する技術などが挙げられるが，AIR Recon DLは，収集したraw dataに対して直接DLを適用する技術である。
AIR Recon DLのアルゴリズムでは，従来のk空間フィルタを利用せず，raw data全体をフルに活用することで，SNRの向上だけでなく，画像尖鋭度の向上，トランケーションアーチファクトの低減，といった3つの効果を同時に得ることが可能である。

●乳腺dynamic撮像での有用性

AIR Recon DLは，乳腺領域で撮像される脂肪抑制T2強調画像，T1強調画像，拡散強調画像，造影T1強調画像に使用可能である。特に，造影T1強調画像に用いられる乳腺3D dynamic撮像用シーケンス「VIBRANT」にAIR Recon DLを使用することで，画像尖鋭度向上とトランケーションアーチファクト低減の効果が得られるため，元画像だけでなく，再構成画像の画質向上も期待できる（図1）。
さらに，VIBRANTは，圧縮センシング技術「HyperSense」を併用することも可能であるため，時間分解能を維持しながら，高分解能化した3D dynamic撮像が可能となっている。

図1　AIR Recon DLを適用した乳腺dynamic画像例