2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an automatic segmentation of muscle and subcutaneous fat in magnetic resonance imaging and its application to large cohort study
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26560361
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
伊坂 忠夫 立命館大学, スポーツ健康科学部, 教授 (30247811)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
栗原 俊之 立命館大学, スポーツ健康科学部, 助教 (10454076)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
浜岡 隆文 東京医科大学, 医学部, 主任教授 (70266518)
西川 郁子 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (90212117)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | スポーツバイオメカニクス / スポーツ科学 / 健康科学 / MRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究１：昨年度、2-Point Dixon法によるMR画像の自動判別によって筋肉・脂肪断面積の自動定量が可能であることが示されたが、本年度はT1強調画像によって得られた画像の自動判別を試み、2-PointDixon法との比較を行った。その結果、T1強調画像の信号強度の分布によって筋肉と皮下脂肪の判別は可能であったが、筋肉内の脂肪を取り分けて判別することは困難であり、一致度は悪かった（r=0.28）。Proton MR Spectroscopy（1H-MRS）法を用いた筋肉内脂肪の解析は、大腿部50％部位の外側広筋についてはどの被験者でも解析が可能であったが、高齢者や体脂肪量が多い被験者に関しては大腿部50％部位の大腿二頭筋や大腿直筋では信号のノイズが大きくなり解析が困難なケースがあることが認められた。現状では、比較的信号ノイズが抑えられ、短時間で測定が可能であるT2MapによるT2閾値の活用が大規模コホート研究のMR画像自動処理には必須であることが示唆された。
研究2：2014年度から2017年度にかけて測定した被験者1227名分の横断的なデータベースを構築した。体組成のデータには、本研究で取得したMR画像による大腿部筋横断面積・皮下脂肪断面積、腹部L3-L4間の皮下脂肪断面積・内臓脂肪断面積に加え、DEXA測定による全身の骨量・骨密度・脂肪量・軟部組織量、超音波断層法による全身9箇所（上腕前部・後部、前腕、背部、腹部、大腿前部・後部、下腿前部・後部）の筋厚・脂肪量のデータを組み込んでいる。
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[Journal Article] Flavanol-rich cocoa consumption enhances exercise-induced executive function improvements in humans2017
Author(s)
Tsukamoto H, Suga T, Ishibashi A, Takenaka S, Tanaka D, Hirano Y, Hamaoka T, Goto K, Ebi K, Isaka T, Hashimoto T
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Journal Title
Nutrition
Volume: 46
Pages: 90-96
DOI
Peer Reviewed / Open Access
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