| 研究課題/領域番号 |
19K08148
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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 | 信州大学 |
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研究代表者 |
山田 哲 信州大学, 学術研究院医学系, 准教授 (80419407)
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| 研究分担者 |
深松 史聡 信州大学, 医学部附属病院, 医員 (00837156)
藤田 顕 信州大学, 医学部, 助教(特定雇用) (50837078)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 定量的MRI / イメージングバイオマーカー / PDFF / T2* / HUI / T2＊ / 人工知能 / 医用画像 / 読影環境 / 教師ラベル / 画像データベース / 肝疾患 / MRI / 視線追跡技術 / 音声認識 / 仮想現実 / MRエラストグラフィ / 造影MRI / 定量的血流解析 / 複素弾性率 / 定量的診断アルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では磁気共鳴画像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)を用いて定量解析可能な様々な肝のイメージングバイオマーカーを包括的に組み合わせ，低侵襲かつ客観的なコンピ ュータ支援肝疾患診断アルゴリズムの確立を目的として以下の課題に取り組む.
・ 包括的肝 MR イメージングバイオマーカーに基づいた肝疾患データベースの構築
・ 肝疾患データベースに基づいた機械学習的手法によるコンピュータ支援肝疾患診断アルゴリズムの構築
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| 研究成果の概要 |
本研究では，客観的肝疾患診断アルゴリズムの開発の基礎となる定量的肝MRイメージングバイオマーカーの信頼性向上についてさまざまな検討を行なった.具体的な研究成果としては，多点Dixon法を用いたプロトン密度脂肪分画(Proton Density Fat Fraction; PDFF)による肝脂肪沈着と T2* 値による鉄沈着評価における調和化(harmonization)を用いた補正方法を開発した. また，ガドキセト酸造影MRIを用いた定量的肝機能評価法である Hepatocellular Uptake Index (HUI) の多様なMR装置間での調和化手法の確立に成功した.
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，定量的肝MRイメージングバイオマーカーの信頼性向上のために計量学的な手法を新たに導入したことが独自性の高い大きな特徴であると考えられる.特に HUIの多様なMR装置間での調和化手法においては，臨床における肝機能評価手法の参照基準であるインドシアニングリーン(ICG)負荷試験結果に基づいた調和化のみならず，より簡便な臨床的肝機能評価法であるAlbumin-Bilirubin Linear Predictor (ALBI-LP)を用いてICG負荷試験を用いた場合と同程度の精度で多様なMR装置間で得られたHUIの調和化が可能であることが示され，臨床的意義の高い研究実績と考えられた.
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