| 研究課題/領域番号 |
15K09915
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
山田 一郎 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (90182518)
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| 研究分担者 |
疋島 啓吾 沖縄科学技術大学院大学, 実験動物セクション, MRIスペシャリスト (30420219)
吉野 教夫 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 講師 (70220704)
小林 大輔 東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 助教 (70361699)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | MRI / MRマイクロイメージング / 高分解能 / QSI / DTI / DKI / テクスチャ解析 / 病理組織学 / マイクロイメージング |
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| 研究成果の概要 |
高分解能MRマイクロイメージング（MRM）の研究・開発を3TのMRIと7TのMRIを使用して行った。消化管腫瘍、口腔腫瘍及び子宮腫瘍については、q-space imaging (QSI), diffusion-tensor imaging (DTI), diffusion kurtosis imaging (DKI)及びテクスチャ解析 (TA)を用いた高分解能MRMの検討を行った。QSI, DTI, DKI及びTAを用いた高分解能MRMは様々な病変の質的診断とともに、腫瘍の壁深達度、腫瘍グレード及びリンパ節転移の評価、更には患者の予後の予測について臨床的な有用性が明らかになった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はQSIとDTIを用いた高分解能MRマイクロイメージング（MRM）の研究・開発、最適化及び臨床応用を、実験用ファントム、実験動物、手術材料及び各種疾患の症例を用いて追及する点で独創的である。QSIとDTIを用いた高分解能MRMによって、様々な病変の質的診断とともに、腫瘍の壁深達度、腫瘍グレード及びリンパ節転移の評価、更には患者の予後の予測に関して臨床的有用性が明らかになった。この結果から、多くの患者における病変の早期発見、術前の病期診断、最適な治療方法の決定、治療後の経過観察、更には生命の予後及びquality of life（QOL）の改善に対して極めて大きな貢献が期待できる。
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