研究課題
基盤研究(C)
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
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．特に，信頼性向上のため計量学的な手法を新たに導入したことが本研究の独自性の高い大きな特徴であると考えられる．具体的な研究成果としては，現在臨床で最も多用されている定量的肝MRイメージング手法である多点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．特に本法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たこれらの研究成果は，定量的肝MRイメージングバイオマーカーを用いた客観的肝疾患診断アルゴリズムの開発の基礎となるものであり，臨床的意義の高い研究実績と考えられた．
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