Experimental study of MRI phantom focused on the cerebrospinal fluid flow
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20K12636
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | Tsuyama National College of Technology |
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Principal Investigator |
細谷 和範 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (60509107)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 一裕 独立行政法人国立病院機構岡山医療センター(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構 岡山医療センター(臨床研究部), 整形外科医長 (30304306)
小野 敦 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (20804743)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 脳脊髄液 / MRI / 流れの可視化 / 数値シミュレーション / 機械学習 / 流動ファントム / AI / 粒子画像流速測定法 / 時間分解撮像 / 摂動流 / ファントム |
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| Outline of Research at the Start |
頭蓋内の脳室内で生成される脳脊髄液は脊髄を取り巻くくも膜下腔を流れながら体内に吸収されるとされているが，その詳細は明らかでない．近年，MRIの時間分解撮像により摂動する脳脊髄液の流れを非侵襲的に観察することができるようになったが，MRI画像から流れの特徴や圧迫の程度，脳脊髄液の組成変化を定量的に把握することは依然として難しい．本研究では脊柱管内の構造を模したシンプルな実験装置（流動ファントム）を開発し，疾患をモデル化した圧迫等を与えて拍動に伴う流れパターンや物質循環，液圧の変化を実験的に調べ，MRI撮像画像からこれらの諸量を推算する方法を得ることを試みる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までに製作したヒトの脳脊髄液（CSF）の動きを模したMRI撮像が可能な水理実験装置（ファントム）を過ぎる水塊をより明瞭にMRI撮像するために，ファントムのサイズを拡大し，疾患を想定した圧迫を与えて撮像するとともに，成人男性のMRI画像との比較を行った．また，機械学習を援用してMRI撮像した水塊画像から流れの特徴を推論を試みたが，学習画像数の不足を補うために，数値流動シミュレーションで得られた流れ場にラグランジェ粒子追跡モデルを適用し，MRI撮像画像に似た水塊画像を作成した．
研究期間全体を通じ，本研究では，はじめにヒトのCSF流動を模したファントムを製作し，次いでMRIによる流動観察ならびに，機械学習を用いた流動の推論に取り組んだ．ファントムは弾性管を用いた二重円管構造とし，内部を水で満たした．ファントムは1リットルサイズの水タンクに接続され，頭蓋内圧変動を想定した周期的な加減圧により，数秒周期の往復流を発生する．ファントムはヒトの背骨の湾曲形状を模した治具に収められ，往復する水塊の挙動を時間分解撮像が可能なMRIの一つで，タグが与えられた水塊の撮像が可能な2D Time-SLIP法を用いたMRIにより，非侵襲的に観察した．撮像された水塊の動きは，頸椎に相当する上流部でおよそ4 ㎝の振幅を示し，胸椎に相当する中流部でおよそ2 cm，馬尾に相当する末端部では水塊はほとんど動かなかった．この流れの特徴は成人ボランティアによる撮像結果と矛盾しておらず，本研究ではこのファントムに圧迫を与え，閉塞部を通過する水塊の流動観察を行った．また機械学習にを用いて，撮像された水塊の形状から流れの特徴や圧迫の程度を推論する試みも行ったが，流れの向きや流路の閉塞の有無の分類は可能であったが，圧迫の程度の推論はできなかった．
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Report
(4 results)
Research Products
(11 results)
