| Project/Area Number |
14J30006
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 国内 |
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| Research Field |
Radiation science
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
飯間 麻美 京都大学, 医学研究科, 特別研究員(PD)
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| Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2015-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2014)
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| Budget Amount *help |
¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2014: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 拡散強調MRI / IVIM / 乳癌 / ADC / 診断 / 腫瘍 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
造影剤を使用することなく腫瘍の血流を評価可能なIVIM及び非ガウス分布拡散MRI（特に従来のADCモデルに加え、細胞膜の活動性などの腫瘍の微小構造を新たに評価可能と考えられるKurtosis解析）を用い、乳腺病変における拡散・灌流評価のパラメーターの臨床応用へ向けた有用性の検討を行った。
がんが疑われる症例に対し拡散強調画像を撮像し、得られる各種パラメーター画像の定量評価、精度評価を行った。算出される灌流・拡散パラメーターにつきよりノイズの少ないデータや結果を得るための撮像方法の検討においてはファントム実験、ボランティア撮影により行い、初期段階における結果を国際雑誌に発表した。
また各パラメーターマップにおいて最も診断能の高い閾値を設定する事により病変のカテゴリー化を行い、各パラメーターマップの診断能を総合した診断マップを作成し、新たなコンピューター支援乳腺腫瘍画像診断法を提唱した。従来の造影画像及び拡散強調画像上はグレースケールでの画像評価に留まり悪性度が高い場所の同定が困難であるが、拡散強調画像を多くのb値でもって撮像する事により、各パラメーターをピクセル単位で計算したパラメトリックマップを作成し、各マップにおいて診断能が最も高い閾値で二値化を行った上で、腫瘍をピクセル単位で複数（3段階以上）のカテゴリーに層別化した新たな診断マップを作成できるようになる。この新たな診断マップを用いた診断能と従来の造影MRIを用いた診断能を比較検討した結果を国際学会に発表した。また、灌流・拡散係数を表す各種パラメーターが腫瘍内の部位や正常組織によりどのような変動を示すのか、異なる組織間での比較を行った。
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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