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Quantitative evaluation of blood circulation by deep learning in short time DCE-MRI

Research Project

Project/Area Number 20K08041
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionNational Institutes for Quantum Science and Technology

Principal Investigator

生駒 洋子  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 主幹研究員 (60339687)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 小畠 隆行  国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 次長 (00285107)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywordsダイナミック造影MRI / 血行動態 / 薬物動態解析 / 深層学習
Outline of Research at the Start

ダイナミック造影MRIは、対象組織における造影剤の濃度変化を画像化することで、血管新生により変化する腫瘍の血行動態を定量することができる。しかし、ダイナミック画像から血行動態パラメータを得るには時系列データに対する薬物動態学的解析が必要であり、長時間の連続撮像が求められることから、臨床画像診断での活用度は低い。そこで本研究では、短時間の撮像データと解剖学的画像を用いた深層学習を行うことで、腫瘍の濃度変化パターンを予測する手法を提案し、骨盤内腫瘍を対象にその有用性を検証する。

Outline of Annual Research Achievements

ダイナミック造影MRIは、対象組織における造影剤の濃度変化を画像化することで、血管新生により変化する腫瘍の血行動態を定量的に評価することができ、腫瘍の診断能向上や予後予測に役立つものと期待される。しかし、ダイナミック画像から血行動態パラメータを得るには時系列データに対するコンパートメントモデルを用いた薬物動態学的解析が必要であり、血中造影剤濃度の時間曲線(血液入力関数)や高時間分解能、長時間の連続撮像が求められることから、臨床画像診断での活用度は低い。そこで本研究では、短時間、低時間分解能の造影MRI撮像データから腫瘍の血行動態を簡便、高精度に定量評価する手法を検討する。
本研究では、令和4年度までに、腫瘍における血行動態パラメータの評価手法として、コンパートメントモデル解析の代わりに時間濃度曲線の形状から簡易指標を算出する新たな解析法を提案した。そこで令和5年度は、ダイナミック造影MRIの測定データからこの簡易指標のマップを作成するソフトウェアを開発した。これにより、高性能PCや解析の専門知識を必要とせず、一般的なPC上の簡単なマウス操作で解析することが可能となった。このソフトウェアを医師の方々にも使っていただき、ソフトウェアの改良を重ねた。
現在、この解析ソフトウェアを用いて前立腺腫瘍のダイナミック造影MRIデータの解析を進めており、今後は症例数を増やして提案手法の評価を行い、血行動態の定量法を確立する予定である。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

臨床データの解析作業が当初の予定よりやや遅れているが、十分な症例数が集まっており、開発したソフトウェアを用いて臨床データの解析作業を進めているところである。ある程度のデータ数が集まった時点でこれまで検討した手法の評価と改良を行い、最終的な定量評価法を確立する予定である。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度までに、シミュレーションによる血行動態の簡易定量法の確立と解析用ソフトウェアの開発を行った。令和6年度は、開発した解析用ソフトウェアを用いて前立腺腫瘍のダイナミック造影MRIデータの解析を更に行い、腫瘍診断における提案手法の有用性を検討する。

Report

(4 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • Research Products

    (2 results)

All 2023 2022

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] ダイナミック造影MRIにおけるwashout速度の簡易定量法と汎用ソフトウェアの開発2023

    • Author(s)
      生駒洋子、岸本理和、尾松徳彦、立花泰彦、小畠隆行
    • Organizer
      第51回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 乳腺ダイナミック造影MRIにおける血行動態の簡易指標マッピングと汎用ソフトウェア開発2022

    • Author(s)
      生駒洋子、尾松徳彦、岸本理和、立花泰彦、小畠隆行
    • Organizer
      第50回日本磁気共鳴医学会大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

URL: 

Published: 2020-04-28   Modified: 2024-12-25  

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