| 研究課題/領域番号 |
19K17266
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 京都大学 |
|---|
研究代表者 |
中島 諭 京都大学, 医学研究科, 特定病院助教 (80830091)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
|
|---|
| キーワード | 拡散強調画像 / 急性期脳梗塞 / 脳血管異常 / リアルタイム検出 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
近年、深層学習の医療への応用の期待が高まっているが、深層学習の応用は診断精度の向上以外の方面にも検討する余地がある。本研究計画においては、深層学習を用いて、脳MRIにおける急性期脳梗塞所見のリアルタイム検出、脳MRIにおける脳血管異常のリアルタイム検出を可能とする基盤整備を行っていく。具体的には、撮像された画像をリアルタイムに監視し、拡散強調画像の異常高信号や、MRAにおける血管描出不良が見られた場合に、即座に警告するシステムを構築していく。リアルタイム検出のシステムを確立した上で、脳CTにおける急性期脳梗塞所見のリアルタイム検出にも取り組む。
|
| 研究成果の概要 |
急性期脳梗塞が高信号として描出される脳MRIの拡散強調画像は非常に有用な撮像法である。リアルタイム検出能を向上させるために、アーチファクトを少なくする方法を検討する必要があるという新たな検討項目が見つかった。静音化技術の備わった拡散強調画像について、病変の検出能やアーチファクトの頻度の観点から、その有用性が示唆された。画像の歪みの少ない拡散強調画像についても、その有用性が確認された。急性期脳梗塞所見のリアルタイム検出の構築については、本施設の健常データベースを用いて、標準脳空間において健常者の拡散強調画像マップを作成し、急性期脳梗塞患者の拡散強調画像との対比を統計学的に行う環境を整えた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
急性期脳梗塞を高信号として描出できる脳MRIの拡散強調画像を複数の種類において評価した。静音化技術の備わった拡散強調画像については、病変の検出能やアーチファクトの頻度の観点から、その有用性を明らかにした。画像の歪みの少ない拡散強調画像についても、その有用性を確認した。急性期脳梗塞所見のリアルタイム検出に向けて、将来に繋がる研究成果が得られた。
|
