ディープラーニングを用いた新MRIシークエンス開発～小児の肝機能画像評価の実現

Research Project

Project/Area Number	21K15798
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Tohoku University
Principal Investigator	青木英和東北大学, 大学病院, 助教 (50844429)
Project Period (FY)	2021-04-01 – 2026-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000) Fiscal Year 2024: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords	MRI
Outline of Research at the Start	造影MRIを用いた肝機能評価が近年報告されている。小児でも、非アルコール性脂肪肝や心疾患術後の肝不全など、肝機能の評価が必要な場合があり、小児への応用も期待されている撮像法である。しかし、良質な画像を得るためには息止めでの撮像を要するため、息止めができない小児での評価が課題となっている。そこで本研究では、呼吸の影響を克服した撮像方法を開発する。1つは、撮像断面や撮像中心点の調節により、呼吸による肝臓の撮像範囲外への移動の影響を軽減する手法、もう1つは機械学習を用いて画像のぶれを補正する新たな撮像方法の開発である。非侵襲的かつ定量的な肝機能評価が小児でも可能になれば、臨床的意義は高い。