グリオーマのSynthetic MRIデータを用いたAIとテクスチャ解析

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 18K07692
• Research Institution: Juntendo University
• Principal Investigator: 尾崎 裕 順天堂大学, 医学部, 教授 (60233516)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 堀 正明 順天堂大学, 医学部, 客員准教授 (40334867)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: synthetic MRI / 3D-QALAS / 脳腫瘍 / AI

Outline of Annual Research Achievements

3D synthetic MRIのシークエンスである3D-QALASに対して3T General Electric機にてcompressed sensingを導入し高速撮像(1mm isotropic, 約6分)を達成し、ファントム、健常者、及び患者にて撮像・画像解析中を行なった。結果、元の11分程度のシークエンスと比較しT1, T2, proton density, myelinなどといった定量値や脳segmentationにより算出された脳容積(白質、灰白質、CSF、ミエリン、頭蓋内容積)、２名の放射線科医が検討した画質(T1強調像、T2強調像、FLAIR像、DIR像、PSIR像)において非劣勢の結果が得られた。synthetic MRIでは従来法と異なり臨床で撮像されるT1強調像、T2強調像、FLAIR像も取得でき、ミエリンマップや血管画像も取得でき臨床導入しやすい。また、1.5 T Philips機でも3D-QALASに対してcompressed sensingを導入し、こちらはファントムにて定量値の元のシークエンスに対する非劣勢を確認した。これらの結果は3D-QALASを開発しているSynthetic MR社に報告した。今後も順次協力していく。また、AI分野では多発性硬化症と視神経脊髄炎の鑑別を行うアルゴリズムを開発したため、こちらをtransfer learningを用いてグリオーマ鑑別に役立てていく。引き続き各種脳腫瘍症例のさらなる集積を行なっている。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナによる研究室立入制限、研究撮像の縮小などのため。

Strategy for Future Research Activity

脳腫瘍の患者をSynthetic MRIにて引き続き症例集積し、画像解析を行う。

Causes of Carryover

本年度はデータ集積がまだ少なかったため、解析のための人件費を使用しなかった。データ集積が進めば人件費として使用する。コロナウイルスの影響で、学会も相次ぎオンライン参加となっている。