2022 Fiscal Year Research-status Report
先天性腎尿路異常の新規診断法の開発：被曝と侵襲のない検査をめざして
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22K07875
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| Research Institution | Teikyo University |
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Principal Investigator |
高橋 和浩 帝京大学, 医学部, 講師 (60297447)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
神田 知紀 神戸大学, 医学部附属病院, 講師 (30514781)
山本 麻子 帝京大学, 医学部, 講師 (70797125)
西野 智彦 帝京大学, 医学部, 助手 (50939486)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 先天性腎尿路異常 / 核磁気共鳴画像 / 動態腎シンチグラフィー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
【1.CAKUT症例で拡散強調画像(DTI)・Arterial Spin Labeling(ASL)画像・レノグラム画像の取得】CAKUT症例6例で、DTI、ASL画像、レノグラム画像を取得した。もともと99mTc-DTPAを用いたレノグラムで糸球体濾過量を測定する予定だったが、ASLによる情報は腎血流量であるため、99mTc-MAG3によるレノグラムに変更した。
【2.腎臓のsegmentation】MR画像から腎のみを抽出するMATLABのスクリプトを髙橋と研究協力者のRokemが開発中である。
【3.DTIからTGの線維数を算出】TG描出前に必要なDICOMの前処理パイプラインを髙橋と神田が本プロジェクト用に最適化した。
【4.ASL撮像とRBFの算出】True FISPシーケンスでASLを測定した。ASLで描出された血流マップ上においた関心領域における平均のRBFを算出した。これまでは冠状断１スライスのみで左右の腎血流量を計測していたが、2023年1月からは前額断の撮影を追加した。冠状断はラベルを大動脈にかけているため、大動脈よりも腹側の腎血流低下を評価できないためである。
【5.腎皮質の体積算出のためのアルゴリズム構築】腎臓全体の糸球体数算出のため、皮質領域のみ抽出するアルゴリズムを構築に着手した。腎生検症例でT1強調画像を撮影し、画像の皮質領域のみを手作業でペイントした画像を生成し、deep learningにより、皮質抽出のアルゴリズムを作成する予定である。
【6.糸球体数とTractography(TG)の線維数との相関式を算出】今年度の5例および過去の5例の腎生検症例の病理標本で糸球体密度を算出した。上記5.の手法で算出した腎皮質体積から腎全体の糸球体数を求め、TGとの相関を明らかにする予定である。
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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
症例は順調に蓄積されており、プロジェクトにおける各目標も共同研究者・研究協力者の協力を得て、課題は着実に遂行できていると考える。
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| Strategy for Future Research Activity |
【1.CAKUT症例で拡散強調画像(DTI)・Arterial Spin Labeling(ASL)画像・レノグラム画像の取得】引き続き症例を積み重ね、画像を取得する。
【2.腎臓のsegmentation】MR画像から腎のみを抽出するMATLABのスクリプトにより、TG描出前に腎をsegmentationする。
【3.DTIからTGの線維数を算出】2022年度の症例とともに2023年度に撮影した症例で、DTIからTGの繊維数を算出する。
【4.ASL撮像とRBFの算出】ASL画像による腎血流量と99mTc-MAG3による血流量を比較し、ASL画像による腎血流値の妥当性を明らかにする
【5.腎皮質の体積算出のためのアルゴリズムを構築】2022年からT1・T2強調の画像を両方撮影していることから、T2画像を用いて皮質をsegmentationするアルゴリズムを開発する。これによってT1強調画像を撮影しなかった過去の腎MR画像（T2強調画像）でも同様の作業が可能か、検討する。過去のT2強調画像が腎皮質のsegmentationに用いることができれば、検討できる症例数を大幅に増やすことができる。
【6.糸球体数とTractography(TG)の線維数との相関式を算出】新たに2023年度の症例をあわせ、糸球体数とTGによる繊維数との相関を明らかにする。
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| Causes of Carryover |
画像処理の中核となるMac PC (16コアMac Pro 192GB メモリ, 2TB SSD) が昨今の半導体不足により、納入まで6か月以上要することが判明し、研究遂行遅延を回避するため、購入機種をLinux PC (CTO パソコンbiz-H）へと変更したため（Linux PCは、システム構築に相当のエフォートを要するため、もともと購入を予定していたMac PCの購入を考えていたが、やむを得ずLinux PCでシステム構築を行った）。
画像処理作業が予想以上に時間を要することが判明し、今年度は研究補助者が画像処理作業に従事する時間を増やす必要があり、次年度使用の助成金はそのための人件費として用いる。
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