2020 Fiscal Year Annual Research Report
Toward clinically feasible diffusion MRI microstructure imaging of the white matter
| Project/Area Number |
18K07729
|
|---|
| Research Institution | Juntendo University |
|---|
Principal Investigator |
神谷 昂平 順天堂大学, 医学部, 非常勤助手 (30749825)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| Keywords | 拡散MRI / 微細構造イメージング / パーキンソン病 / 加齢 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
拡散MRIによる脳画像解析は、中枢神経疾患での組織微細構造の変化を鋭敏に捉え、臨床的重症度とも相関するとの報告が多くなされてきた。その一方で、従来の拡散MRI（single diffusion encoding, b値2000-3000s/mm2まで）においては、複数の異なる組織微細構造においてMRI信号の挙動が完全に同一になる、つまり、異なる構造どうしを区別できないケースがある、ということもよく知られるようになった。本課題の主目的は、この問題に対応するため、従来法の範囲を超えた撮影の有用性を探索することにあった。
最終年度は、自施設で症例が豊富なパーキンソン病を対象として、画像の取得と解析を行った。本課題開始後に報告された知見も踏まえて、撮影法としてはdouble diffusion encoding(b値2000s/mm2)までを選択した。組織のモデルとしてはdiffusion tensor distribution modelを採用し、Westinらが提案しているcovariance tensorを用いた方法で解析を行った。結果、従来法で報告されてきたmean kurtosisの低下は、主に組織微細構造の「カタチ」のパラメータの変化（いわゆるmicroscopic anisotropyの低下）によるものであることが分かった。また、microscopic anisotropyの低下は臨床的な運動障害の重症度(UPDRS-3)と相関を示した。mean kurtosisに影響する組織の特性は様々だが、その中でより直接的に障害と関係するパラメータをdouble diffusion encodingによって抽出できる可能性がある。これらの結果について英文誌に論文投稿を行い、採択・掲載された。
|
-
-
-
-
[Presentation] Comparison of cortical gray matter and subcortical gray matter using double diffusion encoding2021
Author(s)
Shimpei Kato, Kouhei Kamiya, Koji Kamagata, Hiroshi Kusahara, Masahiro Abe, Shohei Fujita, Toshiaki Akashi, Katsuhiro Sano, Akihiko Wada, Masaaki Hori, Osamu Abe, Shigeki Aoki
Organizer
ISMRM 29th annual meeting
Int'l Joint Research
-
