研究課題/領域番号 |
20K08041
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
研究代表者 |
生駒 洋子 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子生命・医学部門量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 主幹研究員 (60339687)
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研究分担者 |
小畠 隆行 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子生命・医学部門量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 次長 (00285107)
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研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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キーワード | ダイナミック造影MRI / 血行動態 / 薬物動態解析 / 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
ダイナミック造影MRIは、対象組織における造影剤の濃度変化を画像化することで、血管新生により変化する腫瘍の血行動態を定量することができる。しかし、ダイナミック画像から血行動態パラメータを得るには時系列データに対する薬物動態学的解析が必要であり、長時間の連続撮像が求められることから、臨床画像診断での活用度は低い。そこで本研究では、短時間の撮像データと解剖学的画像を用いた深層学習を行うことで、腫瘍の濃度変化パターンを予測する手法を提案し、骨盤内腫瘍を対象にその有用性を検証する。
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研究実績の概要 |
ダイナミック造影MRIは、対象組織における造影剤の濃度変化を画像化することで、血管新生により変化する腫瘍の血行動態を定量的に評価することができ、腫瘍の診断能向上や予後予測に役立つものと期待される。しかし、ダイナミック画像から血行動態パラメータを得るには時系列データに対するコンパートメントモデルを用いた薬物動態学的解析が必要であり、血中造影剤濃度の時間曲線(血液入力関数)や高時間分解能、長時間の連続撮像が求められることから、臨床画像診断での活用度は低い。そこで本研究では、機械学習の手法も取り入れ、短時間、低時間分解能の造影MRI撮像データから腫瘍の血行動態を簡便、高精度に定量評価する手法を検討する。 令和3年度は、コンパートメントモデル解析を行わず、時間濃度曲線の形状から血行動態パラメータの変化を検出するための簡易指標を新たに提案した。そこで令和4年度は、その簡易指標を臨床データに応用するための解析用ソフトウェアを作成した。本ソフトウェアでは、臨床データで一般的に用いられるDICOM形式の画像から造影剤濃度画像を作成し、さらに血行動態の簡易指標を計算してマップを出力する。また、この一連の操作を、グラフィカルユーザインターフェースを用いて汎用PC上で行うことが可能である。現在、この解析ソフトウェアを用いて臨床データの解析を進めている。さらに、この簡易指標を個人間比較するため、教師信号なしクラスタリングを用いた最適な参照領域の選択法についても検討を進めている。 次年度は、機械学習の手法をさらに取り入れ、参照領域の自動抽出法を確立するとともに、血行動態パラメータの定量精度の向上を目指し定量法の改良も進める予定である。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
臨床データの解析作業が当初の予定よりやや遅れているが、コンピュータシミュレーションによる解析法の検討と臨床データ解析用ソフトウェアの作成は順調に進んでいる。今後は臨床データの症例数を増やし、これまで検討した手法の評価と改良を行い、最終的な定量評価法を確立する予定である。
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今後の研究の推進方策 |
令和4年度までに、シミュレーションによる血行動態の簡易定量法の確立と解析用ソフトウェアの開発を行った。令和5年度は、開発した解析用ソフトウェアを用いて骨盤内腫瘍の臨床データの解析を行い、腫瘍診断における提案手法の有用性を検討する。さらに、ダイナミック造影MRIおよび解剖学的画像を用いた筋肉、正常部位、腫瘍部位等の領域分割において、深層学習等の新たな機械学習手法を用い、より簡便・高精度な方法を検討する。
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