映像情報メディカル 2025年増刊号 ROUTINE CLINICAL MRI 2026 BOOK 久留米大学病院 放射線部　鈴木 真 先生 AI 画像再構成「SwiftMR」の臨床導入と運用 要約 本稿では、久留米大学病院におけるSwiftMRの臨床導入と運用経験を紹介します。SwiftMRはDICOM画像ベースで動作するベンダーニュートラルな技術であり、稼働中の3台の3T装置（SIEMENS社 Skyra・Vida、GE社 Architect）すべてにSwiftMRを接続して運用しています。装置メーカーが異なっても問題なく適用でき、検査を止めることなく既存のワークフローも変更せずに、シームレスな導入と画質改善を実現しました。臨床適用の結果、脳血管3D-TOF-MRAでは、SwiftMRの適用を前提としたプロトコル最適化により、撮像時間を約36秒短縮（2:34→1:58）しつつ、ノイズ低減および超解像に伴う画質向上が確認されました。さらに、UTEやTWIST、SWIの位相画像など幅広いシーケンスに適用可能であり、汎用性の高さと日常運用に無理なく組み込める実装性の両面から、SwiftMRの臨床価値が示されています。 なぜこれが重要なのか...

セミナーレポート 神戸大学医学部附属病院 放射線部 特命講師上野嘉子先生 SwiftMRの前立腺MRIにおける臨床的意義 要約 本セミナーレポートでは、神戸大学医学部附属病院の上野嘉子先生が示した、前立腺撮像におけるSwiftMRの臨床的有用性に関する検証内容を紹介します。上野先生は、PI-RADSおよびPI-QUAL評価の基盤となる高画質なマルチパラメトリックMRI（mpMRI）の実現に着目し、外部撮像17症例を対象に、T2WI・DWIのSNRや病変視認性の改善を評価しました。その結果、画質が有意に向上し、従来約3分を要していた撮像時間を1分未満まで短縮しつつ、同等以上の画質を維持できることが示され、画質と効率の両立が確認されました。 なぜこれが重要なのか...

コンプライアンス文書 SwiftMR 情報セキュリティ要約 要約 情報セキュリティ準拠に関する文書では、AIRS MedicalのSwiftMR（深層学習を活用してMRI検査時間を短縮し画質を向上させるソリューション）におけるセキュリティ対策が説明されています。この文書では、SwiftMRのワークフローをクラウドベース環境とオンプレミス環境の両方で詳細に著し、暗号化、アクセス制御、および各種セキュリティ基準への準拠を通じてデータセキュリティを説明しています。主なセキュリティ対策には、データ転送時の暗号化、ネットワークアクセス制御、アプリケーションセキュリティ、および個人情報管理が含まれます。AIRS...

Clinical White Paper SwiftMRの臨床的意義と使用例 要約 このホワイトペーパーでは、SwiftMRで処理されたMR検査を標準条件検査と比較した。我々は12の解剖学的部位から184のMR検査ペアを分析し、様々な病態、スキャナーベンダー、およびフィールド強度を考慮した。6つのサブスペシャリティからなる18人の認定放射線科医が、解剖学的および病変の明瞭性、ならびにSNR、空間分解能、コントラストなどの画質要素について、これらの検査を評価した。93.7%の症例において、 SwiftMRで処理された画像は、スキャン時間が短縮されたにもかかわらず、主観的な画質が向上していた。 なぜそれが重要なのか...

経済白書 SwiftMRの経済的価値について 要約 SwiftMR™は、AIを活用したMRI再構成ソフトウェアであり、画像診断施設に明確な経済的利益をもたらします。経済モデルに基づく試算では、SwiftMR™を導入した典型的な画像診断施設は、1年間で追加の$271,790の収益を創出でき、投資回収率（ROI）453%を達成し、回収期間は3ヶ月となることが示されました。この経済的利益は、主にSwiftMR™がスキャン時間を短縮し、患者 throughput を増加させる能力に起因しています。感度分析を通じて分析されたさまざまなシナリオにおいて、SwiftMR™は300%を超えるROIを実現し、異なる運用条件下での潜在的な経済的価値を示唆しています。 なぜこれが重要か...

査読付き論文 深層学習に基づく高分解能磁気共鳴血管造影（MRA）4D Time-Resolved Angiography with Interleaved Stochastic Trajectories（TWIST）MRAを用いた脳卒中迅速画像診断 要約 本研究では、急性期脳卒中画像診断におけるtime-resolved磁気共鳴血管造影（CE-MRA）において、SwiftMRを活用して画質向上と診断能向上を検証しました。具体的には、interleaved stochastic trajectoriesを用いたtimeresolved血管造影（4D-TWIST-MRA）の比較的低い信号対雑音比（SNR）と空間解像度について検討しました。520例の患者から得られたCE-MRA画像はSwiftMRで処理され、2名の認定放射線科医により、全体の画質、動脈瘤のサイズ測定、検出精度、および脳内主幹動脈閉塞（LVO）が疑われる患者における診断確信度が評価されました。結果、SwiftMR処理画像はいずれも、従来の画像と比較して優れた信号対雑音比（SNR）、全体的な画質、鮮明さ、血管の可視性を示しました。動脈瘤の評価においては、2つの追加の動脈瘤が検出され、平均動脈瘤サイズは、従来画像から得られたものよりも参照画像に近かったことが示されました。放射線科医の診断確信度は向上し、SwiftMR処理画像では意思決定時間が短縮されました。本研究は、SwiftMRが従来の臨床画像に遡及的に適用した場合でも、画質と診断性能を向上させることができることを示しています。 なぜこれが重要なのか...

Technical Paper MR画像再構成のためのオールインワン・ディープラーニング・フレームワーク キー・イノベーション 「All-in-One Deep Learning Framework for MR Image Reconstruction」は、MRI技術における画期的な革新に焦点を当てている。このディープラーニングフレームワークは、すべての重要な機能を単一の包括的なソリューションに統合することで、これまでに開発されたモデルとは一線を画している。そうすることで、MR画像再構成のプロセスを合理化し、従来の手法を凌駕する高度なアプローチを提供する。 なぜこれが重要なのか...

Technical White Paper 多様なアプリケーションのためのSwiftMRプロトコルの最適化 About AIRS Medical Inc.のSwiftMR™研究責任者であるGeunu Jeong医学博士によるホワイトペーパーではスキャン時間の増加やアーチファクトの発生なしにSNRと空間分解能を向上させ、MRIの質を高めるために設計されたディープラーニングに基づく技術であるSwiftMRが紹介されている。この包括的なホワイトペーパーは、主に多様なユーザーの要求を満たすためにSwiftMRのためにカスタマイズされたプロトコルを開発することに焦点を当てている。様々な臨床ニーズに合わせて技術を調整するためのシーケンスパラメータの調整に関する詳細なガイダンスを提供する。主な目的は、イメージングプロトコルを戦略的に最適化することで、SwiftMRの利点を最大化できることを実証することであり、撮影パラメータを変更することで、スキャン時間の短縮、空間分解能、...

査読付き論文 深層学習に基づく画質向上技術を用いた神経イメージングにおける高速MRI 要約 本レビュー論文は、高速MRI神経イメージングにおける深層学習再構成（DLR）技術の多様な応用に関する既存の文献を検討しています。DLRが画質を維持または向上させながらスキャン時間を短縮するためにどのように活用されているか、包括的な概要を提供しています。著者は、さまざまな研究と技術的進歩を深く掘り下げ、神経イメージング分野におけるDLRの進展と現在の状態に関する詳細な分析を提示しています。 なぜこれが重要なのか ベンダー固有の技術とベンダー非依存の技術は、多様な臨床神経イメージイングのシナリオにおいて広く活用されており、DLRの広範な適用可能性と影響力を示しています。論文では、パーキンソン病、下垂体腺腫、多発性硬化症、変性性脊椎疾患など、さまざまな疾患の診断と経過コントロールにおけるDLRの成功事例が報告されています。このレビューでは、SwiftMRを当該分野で利用可能な技術の一つとして取り上げ、神経イメージングの実践を推進する役割を強調しています。これは、DLRが神経疾患の診断精度と効率を向上させる上で、ますます重要な役割を果たしていることを示しています。 調査を読む 本研究の全文をご参照いただくことで、深層学習再構成技術が高速MRI神経イメージングにおける多様な応用可能性と、スキャン時間短縮および画質向上に与える重要な影響について、より深くご理解いただけます。 Yoo,...

査読付き論文 深層学習に基づく画像再構成を用いたMRIの診断能向上：焦点性てんかんが疑われる患者における側頭葉てんかんの診断 要約 本研究では、SwiftMRを脳てんかんイメージングの画質向上に用いる実現可能性を検討しました。研究では、thin-slice脳MRIの画質と微細構造描出能を改善するためにSwiftMRを活用し、標準画像（SOC）の3mm MRIとSwiftMR処理された1.5mm画像と比較を行いました。結果、SwiftMRは正常な解剖学的構造の明瞭さと先鋭度、および微小なてんかん病変の検出精度を著しく向上させることが明らかになりました。さらに、この研究は、SwiftMR処理画像におけるこれらの病変の検出精度が、SOCと比較して著しく向上したことを指摘しています。これらの結果は、SwiftMRが画質向上に潜在的な可能性を有し、放射線科医がてんかんの診断をより正確に行う一助になりうる可能性を示しています。 なぜこれが重要なのか...

査読付き論文 深層学習に基づく腰椎MRIの高速化のための再構成法：従来MRIとの前向き比較検討 要約 本研究では、三次医療機関において変性腰椎疾患のMRI検査の効率と画質向上にSwiftMRを応用する可能性を検討しました。標準画像（SOC）の腰椎MRIとSwiftMRを用いた高速化画像を比較した結果、診断能や画質を損なうことなく、検査時間を32%短縮することができました。SwiftMRで処理・改善された画像は、信号対雑音比（SNR）とコントラスト対雑音比（CNR）が著しく優れており、特にT1強調画像において、臨床現場におけるDLRの潜在的な可能性を強調しています。 なぜこれが重要なのか...

レビュー論文 人工知能の活用による放射線医学における増加人口に対する公衆衛生について 結果 AI技術は、画像処理プロセスを向上させ、スキャン時間を短縮し、画質を改善することで、検査の効率性を高めることができます。SwiftMRの技術は、各MRIスキャナーの年間収益を$900,000増加させる可能性を秘めています。この増加は、スキャナーの効率性を向上させることで、同じ時間内でより多くのスキャンを実施可能にし、その結果、より高い収益を生み出すことで実現されます。 なぜこれが重要か SwiftMRのような技術は、MRIスキャナーの収益を増加させながら、待ち時間を短縮し、運営コストを削減を可能にします。MRIスキャナーの処理能力を倍増させることで、SwiftMRは患者が画像診断サービスにアクセスしやすくなるだけでなく、医療従事者の経営パフォーマンスを向上させます。 調査を読む SwiftMRがMRIの収益と業務効率に与える影響について、より深くご理解いただくために、本検討の全文をご参照ください。 Sim,...