アミロイドイメージングを用いたアルツハイマー病画像統計解析法の確立

2014 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 24591745
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 金田 朋洋 東北大学, サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター, 准教授 (50323019)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 岡村 信行 東北大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (40361076)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2015-03-31
• Keywords: Alzheimer's disease / Amyloid / PET / statistical analysis

Outline of Annual Research Achievements

アルツハイマー病（AD）をはじめとする認知症の画像診断においては、症例の画像を正常データベースとvoxel単位で比較する画像統計解析が広く用いられている。近年、PETを用いたアミロイドイメージングが目覚ましい発展と普及を見せているが、この画像統計解析は今後の課題である。統計解析手法としてはこれまでNeurostat(3D-SSP)およびSPMが広く用いられてきた。これらの基本的な概念は共通しているが、細部では異なる点が多く、それぞれ優れた特長を有する。本研究ではこれら２つの解析手法を比較しつつ、適宜、プログラムやパラメーターの変更や追加を加えることで、アミロイドPETイメージングにおける最適な画像統計解析手法の確立を目指す。
本研究では東北大学で施行したBF-227 PETによるアミロイドイメージング画像の画像統計解析を、SPMとNeurostatを用いて試みた。その結果、健常者の24%（21例中5例）、MCI患者の45%（20例中9例）、AD患者の68%（19例中13例）で両解析結果に乖離が見られた。そのような乖離を示した例のうち、eZISよりも3D-SSPでより強い異常を示した例が6例あり、うち4例で白質集積が相対的に高かった。一方、12例では3D-SSPに比べてeZISでより強い異常を示し、9例では脳表の限られた領域において3D-SSPよりもeZISでより強い異常を示した。これら21例のうち13例ではSPM2による解剖学的標準化のエラーを生じており、その全ての例で頭蓋骨集積が高かったが、これらの 例では解析前に頭蓋骨集積を除去しておくこと（”scalping”）によって、eZISの解析結果への頭蓋骨集積の影響を回避することができた。

Research Products

• [Journal Article] Pitfalls of voxel-based amyloid PET analyses for diagnosis of Alzheimer's disease: artifacts due to non-specific uptake in the white matter and the skull. (2014)
  • Author(s): Arai A, Kaneta T, Okamura N, Tashiro M, Iwata R, Takanami K, Fukuda H, Takahashi S, Yanai K, Kudo Y, Arai H.
  • Journal Title: Tohoku J Exp Med Volume: 234 Pages: 175-181
  • Peer Reviewed