| 研究課題/領域番号 |
18K07692
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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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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
尾崎 裕 順天堂大学, 医学部, 教授 (60233516)
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| 研究分担者 |
堀 正明 順天堂大学, 医学部, 客員准教授 (40334867)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018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 / 3D-QALAS / 脳 / グリオーマ / 定量値 / synthetic MRI / 脳腫瘍 / AI |
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| 研究成果の概要 |
Synthetic MRIは、T1, T2, プロトン密度を計測する定量MRI(Quantitative MRI)によって得られた定量値に対して後からパラメーターを設定することにより、任意のコントラスト強調画像を作成可能とする技術である。ただし、今までは脳では2Dでの撮像のみで、3Dでの撮像は行われてこなかった。本研究では、グリオーマへ解析への応用につなげるため、主に3D Synthetic MRIで得られる定量値の信頼性を確立する基礎的検討を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
3D synthetic MRIのシークエンスである3D-QALASで得られる定量値の高い正確性や反復性を示した後、compressed sensingで高速化。脳で11分11秒かかっていたのを、5分56秒と、約1/2の撮像時間まで加速することに成功した。また、3D-QALASを3つの異なる会社の4つのMRI機器に導入し、定量値の再現性を確認した。今回は基礎的検討のみとなってしまったが、AIを用いて診断を行うためには多数の異なる種類のデータを集めて再現性を検討しなければならないため、本研究により、今後3D-QALASにおいてグリオーマをAI解析する基盤が確立されたと考えられる。
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