2017 Fiscal Year Annual Research Report
MRI tensor imaging in kidney : applycation for diagnosis of nephritis in children
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26461621
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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 帝京大学, 医学部, 講師 (30514781)
中村 明夫 帝京大学, 医学部, 講師 (70266287)
古井 滋 帝京大学, 医療技術学部, 教授 (40114631)
関根 孝司 東邦大学, 医学部, 教授 (50255402) [Withdrawn]
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 腎炎 / 拡散テンソル画像 / 小児 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
検討した症例の概要：今年度は新規発症の小児腎炎患者４例（IgA腎症１例、紫斑病性腎炎１例、minor glomerular abnormalities２例）と出生後の腎被膜下梗塞病変による腎萎縮1例、計5例を加えた総数２４例のデータをもとに再検討した。
本研究では本来左右の腎別にTractography (TG) で描出される線維の数と長さの差を検討する予定であった。しかし、右腎はTGがほとんど描出されない肝臓と接しているため、腎を他臓器から分離するプロセス＝segmentationの処理なくTGの描出が可能だったのに対し、左腎と接する脾臓はTGで描出される線維数が多く、左腎を脾臓の領域から分離する必要があった。TG描出に要する画像数がDICOMで５３３枚と多く、画像を１枚づつ手作業で処理する方法では処理に膨大な時間を要することから、当初の論文ではsegmentationが容易な右腎のTGデータのみをもとに投稿したが、Editorからは左右の腎との間でTGによる線維の本数・長さに優位差がないことを示すよう、改訂を求めらた。
このため、研究期間を１年間延長し、手作業ではなくsegmentationを自動処理するソフトを開発して作業を効率化し、左右の腎でTGによる線維の本数・長さを検討することとした。Stanford大学小児腎臓科と放射線科、Washington大学との共同研究により、deep learningによる処理アルゴリズムを開発し、segmentaionをほぼ自動化することが可能になった。
研究実績の発信：本年度までの成果は２０１７年４月に開催された日本小児科学会学術集会で発表（口演）するとともにに、２０１７年５月の日本腎臓学会学術総会で発表（口演）した。 自動segmentationプロセスにめどがついたことから、論文も2018年中に投稿の予定である。
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