| Project/Area Number |
23K14852
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
|
|---|
| Research Institution | Fujita Health University |
|---|
Principal Investigator |
植田 高弘 藤田医科大学, 医学部, 講師 (60897370)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
|
| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
|
|---|
| Keywords | MRI / 人工知能 / 高速撮像法 / 女性骨盤 / 高速撮像 / 画像評価 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
近年，女性骨盤部における悪性疾患の罹患率が増加傾向で，その診断や治療に重要なMRI検査の需要が高まっている。MRI検査は優れた画質を有しているが，高い画質を得るために検査時間の延長を伴うというデメリットがある。現在，3T MRIを用いて画質改善を目的にした人工知能（以下AI）の開発が世界的に試みられているが，1.5T MR装置による高速撮像法やAIを用いた画像再構成の臨床応用は進んでいない。そこで，我々は女性骨盤領域における画質改善を目的とした1.5T MR装置の高速撮像法に適応したAIを開発し，婦人科画像診断の画質向上と検査の効率化を実現することを目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
近年，女性骨盤部における悪性疾患の罹患率が増加傾向で，その診断や治療に重要なMRI検査の需要が高まっている。MRI検査は優れた画質を有しているが，高い画質を得るために検査時間の延長を伴うというデメリットがある。現在，3T MRIを用いて画質改善を目的にした人工知能（以下AI）の開発が世界的に試みられているが，1.5T MR装置による高速撮像法やAIを用いた画像再構成の臨床応用は進んでいない。そこで，我々は女性骨盤領域における画質改善を目的とした1.5T MR装置の高速撮像法に適応したAIを開発し，婦人科画像診断の画質向上と検査の効率化を実現することを目指す。
前年度までに1.5T MR装置（キヤノンメディカルシステムズ製1.5T MR装置 Vantage Orian）を用いて撮像された婦人科疾患を有する患者52名に対して通常のMRIおよび1.5T MR装置用高速撮像法の画像を取得し，開発したAIアルゴリズムの適用例と非適用例を再構成した。あわせて，定量的及び定性的画質評価と検査時間の短縮効果を評価し，有用性を示した。続いて，1.5T MR装置を用いて婦人科疾患を有する患者30名に対して通常の3D造影MRIおよび1.5T MR装置用高速撮像法を用いて3D造影画像を取得し，定量的及び定性的画質評価と検査時間の短縮効果を評価し，従来法の画像と比較して有用性を示した。尚，取得された画像データは科研費にて購入したHewlett Packard Japan（HPE）社製の生データサーバーに保存した。そして，本研究成果は，2023年の北米放射線学会（Radiological Society of North America：以下RSNA）で発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
1.5T MR装置を用いて撮像された婦人科疾患を有する患者52名に対して通常のMRIおよび1.5T MR装置用高速撮像法の画像を取得し，開発したAIアルゴリズムの適用例と非適用例を再構成した。あわせて，定量的及び定性的画質評価と検査時間の短縮効果を評価し，有用性を示した。続いて，1.5T MR装置を用いて婦人科疾患を有する患者30名に対して通常の3D造影MRIおよび1.5T MR装置用高速撮像法を用いて3D造影画像を取得，定量的及び定性的画質評価と検査時間の短縮効果を評価し，従来法の画像と比較して高速撮像法の有用性を示した。本研究成果は2023年のRSNAで発表した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度は，2023年度に1.5T MR装置を用いて評価したAIアルゴリズム適用した高速撮像法の有用性の検討について，海外一流誌へ投稿する為，論文執筆を開始する。加えて，2023年度に1.5T MR装置を用いて評価した3D造影画像における高速撮像法の有用性について，2024年の国際磁気共鳴医学会（International Society of Magnetic Resonance in Medicine：ISMRM）で発表するとともに論文執筆を開始する。また，2024年度以降は2023年度に培ったAIアルゴリズムを適用した高速撮像法に加えて，AIアルゴリズムを適用した高分解能画像を再構成することを応用して更なる短時間化画像を取得し，統計学的な定量及び定性評価と検査時間の短縮効果を評価することで，女性骨盤領域における1.5T MR装置を用いた画質改善と高速撮像法の臨床応用を目指す。本研究成果はRSNA， ISMRM，日本磁気共鳴医学会総会などで発表するとともに海外一流誌での発表を目指す。
|
