2020 Fiscal Year Research-status Report
脳血管疾患患者における超選択的4D-MRAの開発・臨床応用
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19K17171
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
村崎 裕生 九州大学, 大学病院, 診療放射線技師 (10749055)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | MRI / 4D-MRA / 血管選択性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，我々はArterial spin labelingを用いた新しい4D-MRA( 4D MR Angiography based on with Pseudo Continuous Arterial Spin Labelling Combined with CENTRA-Keyhole and view sharing: 4D-PACK)を開発した.さらに4D-PACKを改良し,各動脈を超選択的(superselective)にラベルし撮像することの可能な4D- MRA(4D-S-PACK)を考案した.本研究では脳血管疾患患者において全く新しい撮像手法である4D-S-PACKの開発・臨床応用を目的とし，以下の3項目において検討 を行う.
1撮像パラメータの最適化
2画像補完による高時間分解能化の検討
3撮像時間の短縮
昨年度は撮像パラメータの最適化を行いベースを固めたので、画像補完による高時間分解能化の検討を行った。具体的にはPhyZiodynamics技術を4D-S-PACKに併用し画像補完(時相間に最大10フェーズ補完を行う)をした際の血管描出能、血管径およびCNRを検討する.結果として、PhyZiodynamics技術を併用することで撮像時間の延長なしに、高時間分解能化が可能であった。さらに画像ノイズの低減も可能であり、CNRの向上も行えた。次年度以降では、撮像時間の短縮を引き続き行っていく。撮像時間の短縮では、圧縮センシング(Compressed sensing: CS)を4D-S-PACKに応用し、CSファク ターを3-10程度に変化させた際の血管描出能やContrast-to-noise ratio(CNR)を従来法と比較し，どの程度まで撮像時間を短縮することが可能か検討する。
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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
画像補完による高時間分解能化の検討を行った。具体的にはPhyZiodynamics技術を4D-S-PACKに併用し画像補完(時相間に最大10フェーズ補完を行う)をした際の血管描出能、血管径およびCNRを評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後、撮像時間の短縮の検討を引き続き行っていく。
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| Causes of Carryover |
国際学会の発表を2020/7に予定していたが、COVID19の影響で学会がWEB開催となった。そのため，学会参加が少なくなり，予算額より使用額が大幅に異なったと考える.今後の使用計画として、学会に参加して情報収集を行い，自分の研究に還元する.更に追加の実験を行い，良好な結果が得られれば学会参加・ 発表を行い，論文投稿まで行う.
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