2023 Fiscal Year Annual Research Report
骨格筋超音波画像の周波数解析による新しい筋内脂肪指標の開発
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20K11271
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| Research Institution | Kansai Medical University |
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Principal Investigator |
福元 喜啓 関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (30636121)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
市橋 則明 京都大学, 医学研究科, 教授 (50203104)
池添 冬芽 関西医科大学, リハビリテーション学部, 教授 (10263146)
浅井 剛 関西医科大学, リハビリテーション学部, 准教授 (50411880)
谷口 匡史 京都大学, 医学研究科, 助教 (00827701)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 超音波画像診断装置 / 筋輝度 / 筋変性 / 高齢者 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
骨格筋超音波画像のエコー輝度（筋輝度）は簡便な筋内脂肪量の指標として用いられている。しかし筋輝度は画像の白さの平均値にすぎず、また組織の深さによるエコー減衰を生じることから、筋内脂肪量としての精度は決して高くはないという欠点があった。そこで本研究では、筋輝度に周波数解析を適応することで、エコー減衰をしにくく、筋内脂肪量を精度高く反映する新しい指標を開発することを目的とした。
高齢者を対象に3年間の縦断研究を実施し、2020年度には94名に対してベースライン測定、2023年度には71名に対してフォローアップ測定を行った。また2021年度には、若年者43名に対しても測定を行った。測定内容は、骨格筋評価（大腿四頭筋の超音波撮像、大腿部のMRI撮像および生体電気インピーダンス測定）、筋力・運動能力評価（膝伸展筋力、Timed up and go、歩行能力、立ち上がりテストなど）、身体活動量（歩数計）、質問紙（生活習慣、併存疾患、要介護度、転倒歴など）であった。測定終了後、超音波画像から筋厚と筋輝度、MRI画像から筋断面積と筋内脂肪割合（2-point Dixon法）を算出した。
研究期間中に、MRI画像データをもとに超音波筋輝度の精度向上に向け開発した手法についてまとめた3論文が、国際学術雑誌に採択された。本年度に採択されたのは2論文であり、ひとつの論文（Fukumoto, et al.Clin Interv Aging. 2023)は、筋厚と筋輝度の計測は必ずしも最大膨隆部で行う必要はなく、皮膚を露出しやすい遠位部での計測でも最大膨隆部と同程度の精度があるというものである。もうひとつの論文（Taniguchi, et al. J Physiol Anthropol. 2023)は、臨床現場で計測に難渋することの多い内側広筋のための高精度な計測方法を示したものである。
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