2019 Fiscal Year Annual Research Report
Comprehensive evaluation and treatment strategy for hematological disorder using whole-body MRI and next generation sequence
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17K10406
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
高須 深雪 広島大学, 病院(医), 病院助教 (70565647)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
粟井 和夫 広島大学, 医系科学研究科(医), 教授 (30294573)
川瀬 孝和 広島大学, 原爆放射線医科学研究所, 助教 (30463194)
高原 太郎 東海大学, 工学部, 教授 (50308467)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 多発性骨髄腫 / MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
全身MRIから算出された指標と、脊椎骨髄から算出された脂肪分画、臨床指標を用い、多発性骨髄腫の化学療法における寛解予測を行った。症候性骨髄腫50人に全身MRIを、化学療法開始前と2コース終了時に行った。MRIによる代表的指標として、DWIBS法による拡散強調像からtotal diffusion volume (tDV)、mDixon法から腰椎骨髄の平均fat fraction(FF)などを算出した。患者はCR/very good PR (VGPR) 群(n=15) とnon-CR/VGPR群(n=35)に分類し、CR/VGPR群を予測する因子を求めた。CR/VGPRの予測にはFFが有用であった。化学シフトイメージングは骨髄腫の腫瘍浸潤の評価には有用ではなかった。
MDS24人と再生不良性貧血29人の腰椎MRI画像を利用して、両者の鑑別を試みた。MRIの代表的指標として、平均ADCと潅流指標、FFなどを採用した。血液検査を含め、機械学習アルゴリズムによる鑑別能を評価した。また、T1強調矢状断像を用いて、畳み込みニューラルネットワークによる同様の評価を行った。MDSと再生不良性貧血の貧血に、脊椎MRI画像と畳み込みニューラルネットワークが有用であった。
造血器腫瘍に対しMRIと最新の撮像・解析技術を用いる骨髄の包括的評価はこれまでに報告がない。MRIによる全身骨の評価は、近年問題視されている医療被曝を軽減するためのプロトコル立案に大きく貢献するものである。
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