| 研究概要 |
本研究では、核医学動態解析において、トレーサの体内での挙動を記述する際に使用されるコンパートメントモデルの高速な同定手法の構築を目的とした。高速なモデル同定が可能となれば従来行われている関心領域を設定してのモデル同定に比べて、遥かに空間分解能の高い画像を得ることが可能となり、より多くの臨床的知見が得られる可能性が考えられる。本研究では、フルオロデオキシグルコース(FDG)を用いた糖代謝に関する速度定数パラメータの画像と、フロマゼニール(FMZ)によるヘンゾジアゼヒンレセプターの分布画像の作成を対象とした。
FMZに関しては、線形化によってモデル同定の高速化を図っているLogan plot法と、従来通りの非線形計画方に基づく同定手法の一つである、マルケ-ト法との比較を行った。その結果両法は、正常脳組織、および癲癇の焦点,脳血管障害に起因する損傷部位いずれに対しても、ほぼ同一の結果が得られることを確認した。またシミュレーションによって、様々なモデルパラメータの範囲において同様の検討を行った結果、両法はほぼ一致した。演算時間ではLogan plot法は100倍以上高速であることから、Logan plot法は実用手法として妥当であると言える。
FDG に関しては、マルケ-ト法に対して 自提案の冗長重み付き積分法を比較した。冗長重み付き積分法は、マルケ-ト法の概ね100倍の速度でコンパートメントモデルの同定が可能であった。しかし一方で、入力データのノイズに対して、結果が数パーセント変動することが確認された。ノイズレベルに対する依存性は、実用上大きな問題であることから、今後の課題である。
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