MRIの進化は，高速化技術の発展とともに歩んできた。Siemens Healthineersでは，これまでGRAPPA，CAIPIRINHA，Compressed Sensing，SMS（simultaneous multi-slice），Wave-CAIPIなど，多様な撮像シーケンスに対応した高速化技術を開発し，臨床に応用されている。近年では，ディープラーニングを用いた再構成技術「Deep Resolve」の開発により，高いPAT（parallel acquisition techniques）factorによる高速化と超解像化が可能になった。さらに，Deep ResolveとSMSの併用によるスライス方向の高分解能化も実現している。本稿では，高速化技術が成熟してきた現在のMRI市場において，従来と同じ検査時間の中で，より高い診断価値をもたらすDeep Resolveの活用や，今後搭載予定の「Deep Resolve HASTE」や「Deep Resolve DWI」への期待について紹介する。

■Deep Resolveの特長

Deep Resolveは，再構成プロセスにdeep learning reconstructionを用いた先進的なMR画像再構成技術である。Deep Resolveには高速化とノイズ除去を実現する「Deep Resolve Boost」と，空間分解能を向上させるsuper resolution技術を取り入れた「Deep Resolve Sharp」が含まれており，撮像時間を短縮しつつ超解像度の画像を取得可能にする^1）（図1）。
Deep Resolve Boostは繰り返し計算にdeep neural network（DNN）を組み込み，複数のDNNを経由することで，精度の高いノイズ低減が可能となっている。また，各iterationでは，rawデータとの整合性を高める手順を経るため，コントラストを損なわずにノイズを効率的に低減できる。さらに，教師データとしてパラレルイメージングを用いていないフルサンプリングデータと，高倍速にアンダーサンプリングされたデータを学習しており，従来よりも高いPAT factorによる撮像を可能にする。これにより，加算回数を下げることなく撮像時間の短縮が可能なため，呼吸性アーチファクトなど体動の影響に対してもロバスト性を維持でき，体幹部の撮像にも応用しやすい特長を持っている。

図1　Deep Resolve：高速化と超解像化を同時に実現

■Deep Resolveが臨床検査に与えるインパクト

Siemens Healthineersでは，シーケンスごとに適したDeep Resolveのアルゴリズム開発を進めており，まず臨床において最も使用頻度が高いturbo spin echo（TSE）への適用を行い，撮像時間の短縮や高精細画像の取得を実現している^2）。例えば，前立腺の高分解能T2強調画像の撮像に適用した場合，従来横断像のみに4分30秒の時間を要していた撮像を，Deep Resolveにより1/3の時間に短縮できるため，同じ4分30秒の撮像時間の中で冠状断像と矢状断像を追加した3断面の撮像を完了できる（図2）。このように，Deep Resolveを活用することにより，従来と同じ検査時間の中でより診断価値の高い画像の取得が期待できる。
さらに，Deep Resolveは多断面同時励起法であるSMSとも併用が可能であり，従来は困難であった超高倍速による撮像に応用されている^2）。図3の例では，2D撮像において8倍速という高倍速撮像が実用化されており，1〜1.5mmのthin slice撮像を1分台の短時間で完結している。また，1mmスライス厚で撮像された膝関節のT1強調画像においては，2D撮像でありながらMPRにおいても画質を担保できている。このように，thin sliceの2D撮像を応用することで，3D撮像の欠点であるコントラストの低下やブラーリングによるボケをカバーしながら，パーシャルボリューム効果などの影響を低減できるため，診断能向上が期待できる。

図2　前立腺T2WI conventional TSEとDeep Resolve TSEの比較
従来の1断面の撮像時間で3方向撮像が可能となる。

図3　Deep Resolve と SMSの併用
多断面同時励起を用いて，撮像枚数の多くなるthin slice撮像でさらなる高速化が可能となる。

■Deep Resolve HASTEの有用性

Deep Resolveのさらなる拡張として，適用可能なシーケンスにシングルショット収集のHASTEとecho planar imaging（EPI）が追加され，撮像時間の短縮と画質改善が同時に実現可能になった^3），4）。
HASTEは，k-space全体をシングルショットで収集する手法で，データ収集時間がわずか数百ミリ秒と短いため体動の影響に強いメリットがある。一方，echo train duration の長さから生じるT2ブラーリングやSNRの低下により，空間分解能については妥協せざるを得ず，コントラストも傾向としてheavy T2になりやすい特性があるため，一般的に体幹部の高分解能T2強調画像の撮像においては補助的なシーケンスとして用いられている。
そこで，Deep ResolveをHASTEに応用することで，これらの課題を解決した。Deep ResolveによりPAT factorを高く設定しecho train durationを短縮できるため，腹部の高分解能T2強調画像の撮像においてT2ブラーリングを低減し，SNRやコントラストを向上した高品質画像を取得できる5）。また，複数回の息止めを要する撮像を1回の息止めで行うことができるため，患者負担の軽減も同時に実現できる（図4）。女性骨盤においても，BLADEによる体動補正を併用するケースが多いが，Deep Resolve HASTEを活用した1回息止めの撮像により，体動にロバストでありながら撮像時間の短縮とコントラストの向上を同時に実現できる手法として応用されている。

図4　腹部，骨盤部におけるDeep Resolve HASTEの活用例
高倍速のPAT factorにより，従来のHASTE特有のT2ブラーリングが低減でき，さらに息止め回数を減らして患者の負担を軽減できる（左：腹部画像比較）。骨盤部では，Deep Resolve HASTEがBLADE画像と同等以上の画質を1回の息止め撮像で提供できる（右：骨盤部画像比較）。

■Deep Resolve DWIの有用性

Deep Resolveのもう1つの拡張として，シングルショットEPIによる拡散強調画像（DWI）の撮像にも適用ができるようになった。Deep Resolveの活用により，高いPAT factorの撮像が可能になるため，EPIによるDWIの撮像で問題となる歪みを大幅に低減できる。また，SNRも向上するため，歪みの低減と合わせて病変部の視認性が向上する（図5）。なお，ファントムを用いた検討や頭部，腹部，乳房などの複数部位の検討において，Deep Resolveの画像再構成はADC値に影響を与えないことが確認されている6）。以上のように，Deep Resolve DWIによる画質改善は，より確信度の高い診断を支援することが期待できる。

図5　Deep Resolve DWIの画像比較
従来のDWI（上段）と比較して，Deep Resolve DWI（下段）では，歪みが低減し，かつ加算回数を減らして撮像時間を短くしてもSNRが高いことがわかる。

◎

本稿では，MRI装置における最新技術として，Deep Resolveがもたらす高い臨床価値と，適用が拡張されたHASTEとDWIの有用性について紹介した。Deep Resolve HASTEとDeep Resolve DWIの応用により，撮像時間の短縮に加え，T2ブラーリングや歪みの低減，SNRやコントラストの向上など，多様なメリットが得られる。Siemens HealthineersのMRI技術の進化により，医療従事者と患者の双方に対してより確信度の高い診断体験が提供できることを期待している。

^{●参考文献
1） Behl, N. : Deep Resolve Mobilizing the Power of Networks. MAGNETOM Flash, 78: 29-35, 2021.
2） Fritz, J. : Boldly Going Where No One Has Gone Before-The Roadmap to 10-fold Accelerated Routine Musculoskeletal MRI Exams. MAGNETOM Flash, 79 : 4-22, 2021.
3） Herrmann, J., et al. : Clinical Implementation of Deep Learning Accelerated HASTE and TSE. MAGNETOM Flash, 79 : 23-27, 2021.
4） Mulé, S., et al. : Fast and Reliable Liver Imaging Using Deep Learning HASTE. MAGNETOM Flash, 79 : 28-36, 2021.
5） Ichinohe, F., et al. : Usefulness of Breath-Hold Fat-Suppressed T2-Weighted Images With Deep Learning–Based Reconstruction of the Liver. Invest. Radiol., 58（6）: 373-379, 2023.
6） Lee, H.S., et al. : Deep Resolve Boost（DRB）and Sharp（DRS）for Diffusion : ADC Phantom Evaluation. MAGNETOM Flash, 84 : 50-53, 2023.}