【新潟醫療福祉大學】減輕「重拍」負擔！AI自動校正MRI「模糊」

NSG集團旗下的新潟醫療福祉大學診療放射線學科吉田宜清講師，針對MRI檢查中因身體晃動造成的影像模糊，進行了驗證使用AI（深度學習）進行校正方法的研究。結果顯示，透過校正模糊的腦部MRI影像，可以更準確地評估對阿茲海默症診斷至關重要的海馬體積。 
這項研究成果已於2026年3月22日刊登在涵蓋自然科學和健康科學所有領域的國際期刊《Scientific Reports》上。

關於研究

【研究概要】

本研究驗證了使用AI（深度學習）對MRI檢查中因身體晃動造成的影像模糊進行校正方法的有效性。研究對象為24名健康成年人的腦部MRI影像，比較了原始影像、有晃動的影像和AI校正後的影像，不僅評估了影像的外觀，還評估了海馬體積測量的準確性。

結果顯示，即使是因身體晃動而劣化的影像，透過AI校正也能改善畫質，從而可以更準確地評估對阿茲海默症診斷至關重要的海馬體積。

此外，本方法還暗示了可以減少重新拍攝的必要性，有望縮短檢查時間並減輕患者負擔。

本研究將AI影像校正技術應用於腦部MRI的定量評估，預計未來將在失智症領域的影像診斷支援中發揮作用。

【研究者評論】

◆診療放射線學科 吉田宜清 講師
本研究針對MRI檢查時發生的輕微身體晃動會影響影像品質和診斷準確性的問題，探討了使用深度學習進行影像校正的可能性。結果顯示，即使是受到身體晃動影響的腦部MRI影像，透過AI校正也能更準確地評估對阿茲海默症診斷至關重要的海馬體積。特別是對於老年人或難以控制身體晃動的患者，重新拍攝的情況並不少見。我們認為，如果本方法能夠實用化，將能減少重複檢查，有助於減輕患者負擔並提高醫療現場的效率。

【原始論文資訊】

Yoshida, N., Kageyama, H., Akai, H., Sasaki, K., Sakurai, N., Koori, N., Yamamoto, S., & Kodama, N.

Deep learning approach to super-resolution correction of brain MRI motion artifacts for accurate hippocampal volumetry.

Scientific Reports (2026).

DOI: 10.1038/s41598-026-44834-5

【研究者資訊】

新潟醫療福祉大學醫療技術學部 診療放射線學科

講師　吉田 宜清

【聯絡方式】

新潟醫療福祉大學　入試廣報部廣報課

地址：新潟縣新潟市北區島見町1398番地

電話：025-257-4459

【新潟醫療福祉大學】　https://www.nuhw.ac.jp/

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