| 研究課題/領域番号 |
17K16428
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
前田 恵理子 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (00401084)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 超低線量小児心臓CT / 面検出機 / CT-FFR / 面検出器CT / 先天性心疾患 / 小児 / 超低線量CT / 肺血流 |
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| 研究実績の概要 |
2018年度までに本研究の基盤となる、従来の1/20程度の超低線量で行う小児心臓CTの撮像技術を確立し、2019年度には模擬心電図を用いた撮像法を発表した（Maeda E et al., Pediatric Radiology 2019）。
2019年度から継続して冠動脈と小児肺動脈の形態的類似性から、冠動脈機能的血流予備比 （CT-FFR）の機能を用いて肺動脈CT-FFRを計算する段階については、冠動脈CT-FFRの機能をそのまま肺動脈に適応することは、アプリの制約上困難で合った。そこでまず、CTで得られた形態情報から市販の解析ソフトを用いて数値流体解析を行うこととし、カテーテル検査で得られ流速や圧と対比させることでその信頼性を検証しているところである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
2019年度後半に汎用の数値流体解析ソフトを用いて解析を始めたが、２つの理由により2020年度はほとんど進捗ができなかった。第一の理由は、COVID-19の流行により緊急事態宣言が度重なり、診療以外の目的で学内に残ることが難しかったため、院内に設置していた解析ソフトを使用できなかったことがあげられる。2021年度は在宅勤務でも解析を継続できるように環境整備を行っている。第2に、2019年度末に研究者が脳腫瘍で手術を受けたために、視機能や言語機能に障害を負ったことがあげられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
通常の数値流体解析で得られる流速から、ベルヌーイ式を用いて圧を推定し、カテーテル検査で得られた肺動脈圧と比較することで妥当性を検証する。そのうえで、肺動脈CT-FFR算出を試みパラメータ設定を行う。CT-FFRに換算することで誤差が大きくなるようであれば、この先の研究を通常の流体解析ベースで行うことも考慮し、肺血流減少群、増加群それぞれにおいてパラメータ設定の最適化を行う。
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