2018 Fiscal Year Research-status Report
拡張型心筋症の詳細な病態把握に役立つ心臓MRI定量解析法の開発
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17K10399
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
石田 正樹 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (10456741)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐久間 肇 三重大学, 医学系研究科, 教授 (60205797)
市原 隆 藤田医科大学, 保健学研究科, 教授 (90527748)
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 准教授 (20402688)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 心筋パーフュージョンMRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度は拡張型心筋症に最適化した心筋血流定量解析自動ソフトウェアの確立（①心筋血流MRIの各撮影時相間の自動位置補正技術の開発、②心筋の自動トレース技術の開発）が主な目的であったが、本年度は主として、②において研究の成果が得られた。人工知能（AI）による自動トレース技術の開発を行った。AIによる自動トレースでは、放射線科医が手動でトレースしたROI計9536枚を教師画像とした。心筋血流MR画像における左室心筋内外膜の自動トレース法（AutoROI（画素値に基づく我々が以前に開発した方法））とAIを用いた左室心筋内外膜の自動トレース法を比較した。放射線科医による手動で設定した左室心筋内外膜のトレースをレファレンスとした。精度評価はDice係数（2つの集合の類似度を表す指標。0～1の値をとり、値が大きいほど2つの集合の類似度は高い）を用いて行った。Dice係数はAutoROI法では0.6±0.3、AI法では0.76±1.7で有意（ｐ＜0.05）にAI法が優れていた。平成30年度に予定されていた、心筋血流・ 心筋血流予備能と、心筋ストレインの関連を調べることで病態解明を行う目的で、診療で心臓MRIが実施された拡張型心筋症患者の症例蓄積は順調に実施できた。また、心臓MRIが実施された拡張型心筋症患者においては予後の追跡も順調に実施している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
シネMRIの時間分解能向上の技術および心筋血流MRI画像の自動トレース法開発についてはについてはおおむね予定通りに進捗しているが、位置合わせ技術については方法の最適化を行っている最中であり当初の予定よりやや遅れている。
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| Strategy for Future Research Activity |
シネMRI画像の時間分解能向上技術の精度向上、心筋血流MRI画像の自動トレースおよび位置合わせ技術に取り組みつつ拡張型心筋症症例について、心筋血流定量評価を実施し、その臨床的意義を明らかにしていく。上記技術が定量解析ソフトウェアに実装されればより精度の高い心筋血流定量評価が期待できる。
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| Causes of Carryover |
理由：拡張型心筋症症例のデータ解析法の最適化に遅れが生じたため。
使用計画：令和元年度に予定している拡張型心筋症症例のデータ解析に使用する予定である。
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