人工知能を用いた交感神経イメージングの3次元解析と絶対定量評価法の開発
| Project/Area Number |
22K15801
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kanazawa University |
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Principal Investigator |
齋藤 晋太郎 金沢大学, 医学系, 協力研究員 (00716673)
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| Project Period (FY) |
2024-01-17 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 交感神経イメージング / 人工知能 / 臓器セグメンテーション / 3次元定量評価 / 神経変性疾患 |
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| Outline of Research at the Start |
本邦では超高齢化社会とともに交感神経イメージングの需要が高まっており，高精度の画像評価法の確立が喫緊の課題である．研究代表者は3次元画像である SPECT を用いた人工知能による臓器の同定識別および3次元の相対定量評価に挑戦しその基盤を構築したが，人工知能を用いる手法を更に発展させ，従来法では不可能であった3次元絶対定量評価すなわち集積の真値を算出し，新たな定量評価法を実用化する．この新法を高精度次世代型のパーキンソン病・レビー小体型認知症の早期診断，心不全の重症度と予後評価，腫瘍診断などにも応用する．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的である人工知能を用いた交感神経イメージングの3次元解析と絶対定量評価法の開発として、以下の各項目を初年度に実施した。
1.SPECT-CTを用いた交感神経イメージングの3次元解析
SPECTに散乱減弱補正用低線量CTを加え、SPECT-CTを再構成した。左室を関心領域として手動で臓器セグメンテーションし、3次元絶対定量評価を行った。早期像、後期像、それぞれの SUV 値および洗い出し率を算出することが可能であり、従来の2次元定量評価（心縦隔比、洗い出し率）と比較した。3次元定量評価は従来法の2次元定量評価と良好な相関関係を示しており、米国核医学会2022、第32回日本心臓核医学会、第13回世界核医学会で発展的に報告した。
2.人工知能(CNN)とSPECT-CTの融合
交感神経イメージングにおいて、人工知能とSPECT-CTの融合が可能であることは確認できた。次のステップとして心臓の関心領域をどのように設定するのか（心臓全体、左室等）、複数の方法を考慮しながら検討を進めている。
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Report
(1 results)
Research Products
(3 results)
