脳血管疾患患者における超選択的4D-MRAの開発・臨床応用

• Project/Area Number: 19K17171
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 52040:Radiological sciences-related
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 村崎 裕生 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (10749055)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2019)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
• Keywords: MRI / 4D MRA / 血管選択性 / 4-D MRA

Outline of Research at the Start

もやもや病，動静脈瘻のような脳血管疾患の診断及び治療において，脳の血管構造，血行動態及び病変の支配血管の詳細な可視化は重要である．我々はArterial Spin Labellingをを用い，外因性造影剤を必要とせず，非侵襲的にダイナミックな脳血管の画像化が可能である4D-MRAを開発した（4D-PACK）．更に4D-PACKを改良し,各動脈を超選択的（superselective）にラベルし撮像することの可能な4D-MRA（4D-S-PACK）を考案した．本研究は脳血管疾患患者における4D-PACK及び4D-S-PACKの開発・臨床応用を目指す．

Outline of Annual Research Achievements

近年，我々はArterial spin labelingを用いた新しい4D-MRA（ 4D MR Angiography based on with Pseudo Continuous Arterial Spin Labelling Combined with CENTRA-Keyhole and view sharing: 4D-PACK）を開発した．さらに4D-PACKを改良し,各動脈を超選択的（superselective）にラベルし撮像することの可能な4D-MRA（4D-S-PACK）を考案した．本研究では脳血管疾患患者において全く新しい撮像手法である4D-S-PACKの開発・臨床応用を目的とし，以下の3項目において検討を行う．
①撮像パラメータの最適化
②撮像時間の短縮の検討
③画像補完による高時間分解能化の検討
今年度は撮像パラメータの最適化を行った。具体的にはラベリング位置，サイズ等を変化させて内頚動脈系・椎骨脳底動脈系における血管描出能・血管選択性の評価を行い，これらの最適化を行った．結果として、血管選択性を考慮しつつ、ラベリング位置、サイズの最適化が行えた。次年度以降では、撮像時間の短縮、画像補完による高時間分解能化の検討を引き続き行っていく。撮像時間の短縮では、圧縮センシング(Compressed sensing: CS)を4D-S-PACKに応用し、CSファクターを3-10程度に変化させた際の血管描出能やContrast-to-noise ratio(CNR)を従来法と比較し，どの程度まで撮像時間を短縮することが可能か検討する。高時間分解能化ではPhyZiodynamics技術を4D-S-PACKに併用し画像補完（時相間に最大10フェーズ補完を行う）をした際の血管描出能、血管径およびCNRを検討する.

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

撮像パラメータの最適化を行った。具体的にはラベリング位置，サイズ等を変化させて内頚動脈系・椎骨脳底動脈系における血管描出能・血管選択性の評価を行い，これらの最適化を行った．

Strategy for Future Research Activity

今後、撮像時間の短縮、画像補完による高時間分解能化の検討を引き続き行っていく。