2019 Fiscal Year Research-status Report
ダイナミック造影MRIの腫瘍診断におけるパターン認識を用いた血行動態マッピング
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17K09077
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| Research Institution | National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology |
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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, 放射線医学総合研究所 分子イメージング診断治療研究部, 主任研究員(定常) (60339687)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ダイナミック造影MRI / 薬物動態解析 / 血行動態 / クラスタリング |
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| 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して機能的変化を評価できるため、腫瘍の診断能向上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を求めるには、時系列データに対する動脈入力関数を用いた薬物動態学的解析が必要となり、煩雑な作業が必要な上に定量精度も低い。そのため臨床画像診断での活用度を高めるには、簡便かつ高精度な血行動態評価法の開発が望まれる。そこで本研究では、ダイナミック造影MRIにおける簡便な血行動態マッピング法の開発を試みる。平成31年（令和元年）度は、昨年度までに検討した参照領域を用いた薬物動態解析法を前立腺腫瘍のデータに応用し、その有用性を評価した。その結果、腫瘍部位では薬物動態モデルのパラメータの1つであるkep ratioが正常部位に比べて有意に上昇していることが確認された。また、前立腺全体を対象に画素ごとにkep ratioを求め、そのパラメータ値のマップを作成することで、血行動態が変化している部位を視覚的に評価することができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成31年（令和元年）度まで、参照領域を用いた薬物動態解析による血行動態パラメータの算出法、およびクラスタリングによる参照領域の自動抽出法を検討し、方法論はほぼ確立された。後は、解析を行うためのソフトウェアを作製するのみであり、おおむね順調に進展していると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度は、引き続き提案手法を搭載した自動解析システムを作製する。MATLABを用いて提案手法を実行するプログラムを作成し、MRI画像を入力すると自動で血行動態マップを作成し、結果を解剖学的画像上にマッピングする。これを一般のコンピュータ上で動くソフトウェアとして医師に配布し、意見を伺いながら改良を加える。
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| Causes of Carryover |
当初は解析用ソフトウェアの作製に必要な数値計算、画像処理用ソフトウェアや大容量データ保存用ディスク等の購入を予定していたが、これらを用いた自動解析システムの開発を次年度も引き続き行うため、その際に最新バージョンのソフトウェアや必要な設備を追加で購入する。
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