2021 Fiscal Year Research-status Report
Experimental study of MRI phantom focused on the cerebrospinal fluid flow
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20K12636
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| Research Institution | Tsuyama National College of Technology |
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Principal Investigator |
細谷 和範 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (60509107)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 一裕 独立行政法人国立病院機構岡山医療センター(臨床研究部), 独立行政法人国立病院機構 岡山医療センター(臨床研究部), 整形外科医長 (30304306)
小野 敦 川崎医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (20804743)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | MRI / 脳脊髄液 / 流れの可視化 / 数値シミュレーション / 機械学習 / AI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は頭蓋内圧の変動によって駆動されるヒトのCSF流動の特徴を模擬し，外部から圧迫等を与えて疾患状態の内部流動や交通性の悪化が周辺部に与える影響をシミュレートできる二重円管構造の流動ファントムの加圧システムを試作し，MRIにより撮像された画像群と流れの物理量とを紐付けした機械学習の可能性を調べた．試作ファントムシステムにおける加圧部はMRIガントリー内に収めることができる構造とし，１Lサイズの樹脂容器を二つの空圧ベローズアクチュエーターにより周期的に加圧する．加圧周期は心拍と呼吸を想定した１秒周期と４秒周期とした．試作したファントムシステム内を水で満たし，フルオレセイン溶液を注入して水塊の動きを観察したところ，ヒトのCSFの動きのように上流部では数センチメートルの往復運動が生じ，末端部では殆ど動かない様子が観察された．このファントム内の水塊移動の様子を2D-Time-SLIP法によるMRIを用いて時間分解撮像を行ったところ，往復移動する水塊の様子を観察することができた．しかしながら往復する水塊の画像解像度の低さから機械学習を行うための特徴量抽出は困難であると予想された．そこで，ヒトの脊柱管サイズよりも大きな内径26㎜のアクリル円管に16㎜径の内管を挿入した簡易ファントムを移動する水塊画像を用いた．推論モデルには4層のディープラーニングを用い，水塊の移動方向の判別や水路上の変形の有無といった二値分類を行った．128×256pixの8ビット画像268枚の水塊画像を用いて学習を行ったところ，移動方向及び流路上の変形の有無を十分に推論できることがわかった．今後水塊画像から圧迫の程度などを紐付けした多値分類に取り組む予定である．ここまでの成果を国内学会にて報告した．
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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
新型コロナウイルスの感染拡大の影響により，実験室での活動や病院でのMRI撮像が制限されたが，初年度に試作したCSFファントムに新たに設計したヒトの呼吸と心拍を想定した周期的な圧力を印加することができる加圧システムを加えた．このファントムを用いて，内部を通過する流動をMRIにより撮像したが，新型コロナウイルス感染拡大による制限により，MRI撮像は１回のみの実施となった．このように，実験は当初の計画よりもやや遅れたものの，三年目に計画していた機械学習による流れの推論に取り組み，予備調査により，ファントム内を通過する水塊のMRI画像から流れの向きを推論することが可能であることがわかった．以上の結果をとりまとめ，国内学会で成果を報告した．
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| Strategy for Future Research Activity |
３年目は２年目に製作したCSFファントムに脊髄疾患を想定した圧迫等を与え，ファントム内を往復する水塊の動きの特徴をMRIにより観察するとともに，機械学習により疾患部の圧迫の程度と水塊画像とを紐付けした推論の可能性を評価する．疾患を想定したファントムでは，例えば椎間板ヘルニアのような脊柱管が局所的に圧迫されて変形する状況を作り出すための専用のジグを製作して実験を行う．圧迫の程度はフォースゲージを用いて定量的に把握し，機械学習のための学習データに利用する．MRIによるCSFファントム内を往復する水塊の時間分解撮像は2D Time-SLIP法を利用し，タグを当てた水塊の様子を撮像し，狭窄した流路の閉塞度と流動及び圧迫の関係を整理する．これらのMRI画像情報と圧迫等の計測値は四層のディープラーニングによる機械学習の学習データとして利用し，MRI撮像画像から圧迫の程度等を推論が可能かどうか調べる．以上の研究の成果を取りまとめ，国内外の学会等で発表する．
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染拡大の影響により，国内外の学会がオンライン開催または中止となり，旅費の使用計画に変更が生じた．また，実験室の利用制限により，装置製作にかかる支出計画に変更が生じた．
次年度も新型コロナウイルス感染拡大の影響が残るものと予想されることから，装置製作の手間をより減らすために，廉価な3Dプリンタの導入によるラピッドプロトタイピング環境の整備の他，MRI撮像実験と並行して数値流体シミュレーションによる調査を加え，さらに機械学習のウエイトを増やすことにより研究目標を達成したい．
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Research Products
(4 results)
