第15回-問題13

第15回の問題13の正答がわかりません
みなさんの意見を聞かせていただけるとありがたいです
よろしくお願いします

問題文

正しい記述はどれか．３つ選べ
1. SWIは位相画像にローパスフィルターを施す．
2. Synthetic MRIは脂肪抑制画像を取得することができる．
3. フーリエ変換はdeep learningによって置換することができる．
4. MR fingerprintingでは撮像パラメータを撮像毎にランダムに設定する．
5. CEST (chemical exchange saturation transfer) MRIはMT（magnetization transfer）効果を利用している．

回答

解説サイトや掲示板を確認したところ、選択肢234もしくは245で意見が分かれています

考察

1. SWIは位相画像にローパスフィルターを施す．
参考PDF①
上記のPDFのP13では、「撮像対象と脳実質のコントラストを強調するために、静磁場不均一の除去を行う。調整限界を超えた静磁場不均一に起因する位相シフトが、画像には含まれている。この位相シフトは撮像空間内で緩やかに変化することを利用し、ハイパスフィルターにより除去する。」
との記載がある。
このことからこの選択肢は誤りではないかと考えます。

2. Synthetic MRIは脂肪抑制画像を取得することができる．
参考HP①
正しい
・Synthetic MRIはGE社におけるMAGICの技術を指す
・ユーザーによる任意のTR，TE，TIのパラメータによるコントラストの画像を計算で作成可能
（ほし様のコメントを引用　2021/6）

3. フーリエ変換はdeep learningによって置換することができる．
k空間データ全体に対して直接ディープラーニングアルゴリズムを適用した画像再構成を行います。つまり、フーリエ変換をすっ飛ばしてダイレクトに画像再構成をするようです。ノイズ低減、アーチファクト抑制、ゼロ充填法を使用せずに256×256の撮像を512×512などにも再構成出来るようで飛躍的に画質が向上します。
k空間にどのように再構成処理を行うのかはブラックボックスのようでアプリに聞いても教えてもらえないので不明です。なので波の合成をどう分解しているかは分かりません。

K空間に直接DeepLearningアルゴリズムを適用することでマトリックス数の増加をトランケーションアーチファクト除去して出来ることから高周波成分をdictionaryデータから計算上作り上げていると予想します。
本来、高周波成分を無限大にしてもフーリエ変換による画像再構成ではA/D変換による離散フーリエ変換により0.179倍のオーバーシュートを起こすはずなので完全にトランケーションの除去は不可能ですが、それを可能にするということは離散フーリエ変換を行わずブラックボックス内で別の再構成過程があると考えます。
つまり、DeepLearningとフーリエ変換と置換しているからであると思われるので正解と判断します。
（ほし様のコメントを引用　2021/6）

4. MR fingerprintingでは撮像パラメータを撮像毎にランダムに設定する．
正しい

5. CEST (chemical exchange saturation transfer) MRIはMT（magnetization transfer）効果を利用している．
MTは磁化移動する全ての高分子がターゲットで化学交換や磁化移動のみかは関係ありませんが、CESTは化学交換可能な高分子のみをターゲットとしている。MTと違い特定の化学シフトに合わせてパルスを打ち飽和させることで目的とする分子（CEST agent）のみの交換により信号低下させ間接的に測定する。つまり、磁化移動により信号低下するMTと違い化学交換により信号低下させているので似てはいますが自由水との交換の仕方は別ものだと思います。
（ほし様のコメントを引用　2021/6）