| Project/Area Number |
22K09009
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55040:Respiratory surgery-related
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| Research Institution | Jichi Medical University |
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Principal Investigator |
遠藤 俊輔 自治医科大学, 医学部, 教授 (10245037)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大谷 智仁 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 准教授 (40778990)
坪地 宏嘉 自治医科大学, 医学部, 教授 (50406055)
和田 成生 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 教授 (70240546)
真鍋 徳子 自治医科大学, 医学部, 教授 (70463742)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
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: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
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| Keywords | 左房 / ４DMRI / 数理流体解析 / スーパーコンピューター / 肺葉切除 / 左房血栓 / AI / 画像編集 / 肺切除術 / 左房内血栓 / 心原性脳梗塞 / 左房流体力学 / ４DCT / ４Dflow MRI / CFD解析 / 流体シミュレーション / コンピューター 流体解析 / 肺癌手術 / 脳梗塞 / 左上葉切除 |
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| Outline of Research at the Start |
４DMRI（時間位相型３DMRI）から得られた1心拍当たり20位相の左房形状の変化をもとにコンピューター流体解析（CFD）で得られた血流パターンを4Dflow MRIから得られた左房血流パターンで補正し、CFDから算出される様々な定量的指標をもとに左房血栓形成を予測できないか検討する．従来の4Dflow MRIを用いた左房内の血流パターンの解析はretrospectiveな解析であり、また個体差間の補正もできないため 得られた結果をもとに肺癌術後の血栓形成の機序を客観的には解明できなかった。今回の研究により様々な定量的な指標の中から血栓形成のリスクに関連する客観的な指標を術前から導き出せるものと考えられ、術後の脳梗塞を予防できる可能性がある。
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々は、肺癌に対して左肺上葉切除術を施行した症例の術前後の４DCTの左房形状をもとにスーパーコンピューターを用いて左房内の数理流体解析を行ってきた。
左房内の流体は術前後で流体は大きく変化することが分かった。術前の左房内には拡張期に旋回流が、収縮には栓流が生じることが観察された。術後は左房内に流入する肺静脈血流が旋回流を形成せず左房内で衝突し、大きなエネルギーロスを生じる現象がみられる症例があった。この衝突流は、流体力学的に大きなエネルギー損失につながり、このような術後の左房流体変化が左房内の血栓形成に関係していることが示唆された。このような衝突流は肺静脈切断部位の解剖学的位置・左房内に流入する血流量の変化や肺静脈切断部位の解剖学的位置・左房の形状変化などがその発生因子として考えられた。
今回は今まで行ってきた左房の形状変化をもとにした数理流体解析の妥当性を検討するため、心臓４DMRIを用いた流体のパラメーターと同じ４DMRI を用いた数理流体解析から得られたパラメーターとを比較検討している。4DMRI画像は数理流体解析を行うには鮮度が低いため現在AIを用いたMRI画像の鮮明化を行っている。鮮明化された4DMRIの左房変化を用いた数理流体解析の妥当性が証明されれば、放射線被曝することなく、左房の流体解析が可能となると考えられる。将来的にはこのような衝突流に伴うエネルギーロスが心房細動や粗動などの不整脈の原因になっているかを証明する予定である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
4DMRI画像を数理流体解析するためにAIimageを用いて左房の動画画像の鮮明化を行っている
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| Strategy for Future Research Activity |
解析に耐えうる鮮明な画像を作成するため放射線科医師と協力してAI手法を用いて作成していき、解析を進める。
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