ラジアルスキャン法

**ラジアルスキャン法**（）は、磁気共鳴画像法（MRI）などで用いられる非直交座標サンプリング手法の一つで、k空間を放射状に収集する方式を指す。中心領域を繰り返し取得する構造から体動や呼吸に対して強い耐性を示し、従来のCartesian法では困難な条件下でも安定した画像を得られることが特徴である。近年は心臓や腹部をはじめとする動きの大きい領域での診断に応用され、自由呼吸下でも高分解能撮像が可能となっている。さらに、PROPELLERやStack-of-Starsなどの派生技術が開発され、圧縮センシングやParallel Imagingとの統合により高速かつ高画質な画像再構成が進展している。これにより臨床現場での利用価値が高まり、将来はAI再構成などの技術革新によりさらなる発展が期待されている。

## 物理的原理と歴史的背景
ラジアルスキャン法は、k空間を放射状にサンプリングする方式であり、MRI黎明期に標準的に用いられるようになった直交座標（Cartesian）法と対比される概念として発展してきた。Cartesian法ではデータが規則正しく格子状に配置されるのに対し、ラジアル法では複数のスポークがk空間中心を繰り返し通過するため、動きに対して強い耐性を示す特徴をもつ。この中央領域の繰り返しサンプリングにより、動きに起因する信号変化を検出・補正できる可能性も広がった。

1980年代にはエコープラナー法と並行してリアルタイム撮像を志向した研究が行われ、特にFLASH（Fast Low Angle Shot imaging）法との組み合わせが高い時間分解能を実現し、関節運動や嚥下、さらには心臓ダイナミクスの観察に応用された。さらに2000年代には、ゴールデンアングル法が導入され、逐次取得する任意の部分集合でも均一にk空間を被覆できることから、動態撮像や圧縮センシングと相性が良い方式として注目された。

派生技術としては、PROPELLER（Periodically Rotated Overlapping Parallel Lines with Enhanced Reconstruction）が開発され、ブレード状のサンプリングを回転させることで頭部や心臓の動き補正に利用された。シーメンスのBLADEやフィリップスのMultiVaneなど、各社が類似方式を商品化している。一方、三次元撮像では「Stack-of-Stars」と呼ばれる方法が登場し、z方向にCartesian法を組み合わせて腹部や小児の検査での有効性が報告されている。このようにラジアルスキャン法は、古典的手法から臨床的に定着した派生技術まで幅広い発展を遂げてきた。

## 撮像プロトコールと再構成アルゴリズム
ラジアルスキャン法の撮像プロトコールでは、従来の直交座標系に基づくCartesianサンプリングと異なり、放射状にデータを収集するため、モーション耐性の高さや柔軟な時間分解能の設定が可能である。臨床では、心臓や腹部といった動きの大きな領域において、この特性を活かす撮像条件が選択されることが多い。例えば、ゴールデンアングル法による連続サンプリングでは任意のtime windowでの再構成が可能となり、動態評価に適したプロトコールが構築されている。

再構成アルゴリズムにおいては、グリッディング法が古くから利用されており、非直交座標で取得されたデータをFFTが可能な形式に補間する役割を担う。近年では、非一様高速フーリエ変換（Non-Uniform Fast Fourier Transform, NUFFT）の導入により計算効率と精度の両立が進んでいる。また、圧縮センシングの理論が応用され、ラジアルサンプリング特有の不均一なデータ分布を活かしたスパース再構成が可能となり、大幅な撮像時間短縮が報告されている。

さらに、Parallel Imaging技術との統合が進んでおり、多数の受信コイルを用いて欠損データを推定するSENSEやGRAPPAの原理がラジアルデータにも拡張されている。これにより、欠損部分の補完とアーチファクト抑制が可能となり、再構成の安定性が向上した。また、圧縮センシングと組み合わせたGolden-angle radial sparse parallel MRIの最適化研究も進められており、計算効率と画質の両立が確認されている。

このように、ラジアルスキャン法の撮像プロトコールと再構成アルゴリズムは、古典的なグリッディングから最新の圧縮センシング・並列撮像融合手法に至るまで進化を遂げており、臨床利用においても高速性と高画質を両立する基盤となっている。

## 画像特性とアーチファクト
ラジアルスキャン法は、直交座標系に基づく従来のCartesian法と比べて、被検体の体動や呼吸に対して高い耐性を示す特徴を持つ。この特性は、中心k空間データが全方向にわたり複数回取得される構造に由来し、モーションによる信号欠損やブレを平均化して画像の安定性を確保することができる。一方で、サンプリング密度が不均一となるため、放射状の線状アーチファクト（スターバースト）が生じやすいことが知られている。これらは特に高コントラスト領域から低信号領域へと強いリークが発生する場合に顕著であり、画像解釈を妨げる要因となる。

この問題に対して、アレイコイルの空間情報を活用したビームフォーミング手法による放射状アーチファクトの低減や、自動的にストリークを抑制するアルゴリズム「Unstreaking」の導入など、多様な再構成アプローチが開発されている。さらに、ラジアルスキャン法のモーション耐性を最大限に生かす研究として、心臓領域では心拍・呼吸運動を同時に補正する「5D自由呼吸下撮像フレームワーク（5D free-running framework）」が提案され、全心臓を自由呼吸下で高精細に描出する技術が報告されている。

また、ラジアル系の派生であるPROPELLERやBLADEといった手法は、ブレード状データの重ね合わせと補正を通じて動き補正に強い画像を得ることを目的としている。各ベンダーは独自の動き補正アルゴリズムを導入しており、小さな体動に強いものから、大きな角度変位にロバストなものまで特性は多様である。これらの知見は、ラジアルスキャン法が本質的に持つモーション耐性をさらに高め、臨床現場での実用性を向上させるものである。

## 臨床応用領域
ラジアルスキャン法は、運動耐性に優れた撮像法として多様な臨床領域に応用されている。心臓MRIでは、呼吸や心拍に同期せずに全心臓を自由呼吸下で撮像できる「自由呼吸下撮像法（free-running）」方式が開発され、冠動脈の高分解能描出が可能となっている。この技術により、従来の息止め困難な患者や小児に対しても安定した冠動脈撮像が可能になり、虚血性心疾患の評価に役立つとされる。

腹部領域では、自由呼吸下での肝ダイナミック造影MRIが注目されている。スタック・オブ・スターズ法やDISCO-Star法を用いることで、息止めが困難な高齢者や小児でも診断可能な画像が得られる。さらに、kz方向のサンプリング効率化を併用した変密度スタック・オブ・スターズ撮像により、肝臓領域での時空間分解能の向上が報告されている。

加えて、小児や頭頸部領域など従来法ではモーションアーチファクトが問題となる場面でも、ラジアルスキャン法は有用である。臨床報告では、腹部、脳、頭頸部、骨盤など多領域で安定した診断能が示されており、従来のCartesian法を補完・代替する実績が積み重ねられている。

## 他方式との比較と将来展望
ラジアルスキャン法は、従来のCartesian法と比較してモーション耐性や柔軟な時間分解能を提供する点で有利とされるが、撮像効率や再構成負荷の点では課題を残している。一方で、Cartesian法は単純なフーリエ変換で再構成可能であり、高速性と安定性を備えるが、動きに起因するゴーストやブラーに弱いという欠点がある。スパイラル法は高速サンプリングに適しているが、磁場不均一に対する感受性が高い点で制約がある。

近年はゴールデンアングル回転を用いたラジアルスキャン法が注目されており、従来の欠点である再構成計算量を抑えるため、有理近似に基づいたアルゴリズムが開発されている。これにより、黄金角回転の均一性を保ちつつ計算負荷を軽減し、高速再構成を実現する試みが進められている。さらに、Parallel Imagingや圧縮センシングとの統合により、非Cartesianデータの効率的な利用が可能となり、従来以上に高い空間分解能と時間分解能を両立できる環境が整いつつある。

将来展望としては、AIを活用した再構成技術の導入やGPUを利用したNUFFTの高速化が進むことで、ラジアルスキャン法の計算的負担はさらに軽減され、リアルタイム応用が拡大すると予測される。また、動き補償を組み込んだ多次元再構成手法や、動態撮像・灌流解析に適した柔軟なフレームワークの普及により、臨床現場での採用が一層進むと考えられる。

## 脚注