| Project/Area Number |
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 |
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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 | MRI / 脳脊髄液 / 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 Final Research Achievements |
In this study, a flow phantom with a double-cylinder structure was developed to simulate the flow of cerebrospinal fluid (CSF) through the spinal canal, and flow characteristics were investigated using time-resolved imaging MRI.
Observation of the flow in the phantom using time-resolved SLIP-MRI confirmed that the dynamic image was similar to that of human CSF flow, even though the dynamic image was slightly blurred. When MRI imaging was performed with a stenosis in the midstream of a phantom simulating spinal cord disease, the movement of the obstructed water mass was clearly observed. Thus, a phantom simulating the affected area may be useful in understanding the disease. In this study, we further confirmed that machine learning can be used to perform binary classification of flow direction and flow path from MRI images.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
近年，MRIにより脳脊髄液（CSF）の流動観察が可能となり，疾患の検査所見にかかる重要な情報となっているが，撮像画像から変動する患部の圧迫等を把握することは難しい．本課題では，頭蓋内圧の変動により駆動されるCSF流動を模擬する水理実験装置（流動ファントム）として，弾性二重円管を用いたフレキシブルな装置を開発した．ファントムには疾患を想定した圧迫等を与える事ができ，疾患に伴うヒトのCSF流動や影響の理解の一助になる可能性がある．弾性管を用いたCSF流動ファントムは他に例がなく，さらにMRIによる水塊画像から流れの特徴を機械学習により推論を試みるなど，本課題の学術的意義は大きい．
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