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磁気共鳴画像を用いた新規脳容積評価法(Sy-VBM)による脳萎縮の早期発見

研究課題

研究課題/領域番号 20K08057
研究種目

基盤研究(C)

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
研究機関順天堂大学

研究代表者

後藤 政実  順天堂大学, 保健医療学部, 先任准教授 (30375844)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
キーワード脳形態評価 / 磁気共鳴画像 / 脳萎縮 / 脳機能 / Synthetic MRI / VBM
研究開始時の研究の概要

磁気共鳴(MR)画像をVoxel-based morphotometry(VBM)解析し脳容積評価を行う手法は、脳変性を伴う多数の疾患を対象とした解析に加え、老化による脳形態変化などを含めた広い領域で利用されている。本研究は、脳組織のMR定量値を算出することにより作成された画像をVBM解析に応用した新規脳容積評価法(Sy-VBM)を構築し、これまでのVBM解析より非常に高い感度で脳容積変化を捉え、脳萎縮が原因となる疾患の早期発見、高精度バイオマーカーの役割を果たすことを目的とする。

研究成果の概要

磁気共鳴(MR)画像をVoxel-based morphotometry(VBM)解析し脳容積評価を行う手法は、脳変性を伴う多数の疾患を対象とした解析など、広い領域で利用されている。本研究は、脳組織のMR定量値を算出することにより作成された画像をVBM解析に応用した新規脳容積評価法(Sy-VBM)を構築し、これまでの手法より非常に高い感度で脳容積変化を捉え、脳萎縮が原因となる疾患の早期発見、高精度バイオマーカーの役割を果たすことを目的とし研究を進めた。そして、Sy-VBMの基礎となる、マルチコントラストを用いた領域抽出手法が、これまでの手法よりも高い領域抽出精度を実現できることを証明した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

パーキンソン病やアルツハイマー型認知症、統合失調症に罹患する人口は増加傾向にある。磁気共鳴(MR)画像をVoxel-based morphotometry(VBM)解析することによる脳容積評価法は、このような疾患に対する研究や臨床応用において数多く行われており、病態進行評価や疾患鑑別指標としての脳容積評価法の有用性は確立されている。この脳容積評価法に関連する技術を改善することは、疾患の早期発見や経過観察のためのバイオマーカの精度を向上させ、健康維持への貢献を果たすことができる。さらに、自身の脳萎縮状態を把握することは予防医学にも関連し、医療費削減にも貢献できる。

報告書

(5件)
  • 2023 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 2020 実施状況報告書
  • 研究成果

    (6件)

すべて 2023 2022 2020

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件) 学会発表 (3件)

  • [雑誌論文] Accuracy of skull stripping in a single-contrast convolutional neural network model using eight-contrast magnetic resonance images2023

    • 著者名/発表者名
      Goto M, Otsuka Y, Hagiwara A, et al.、
    • 雑誌名

      Radiol Phys Technol

      巻: 16 号: 3 ページ: 373-383

    • DOI

      10.1007/s12194-023-00728-z

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Analysis of synthetic magnetic resonance images by multi-channel segmentation increases accuracy of volumetry in the putamen and decreases mis-segmentation in the dural sinuses.2023

    • 著者名/発表者名
      Goto M, Fukunaga I, Hagiwara A, Fujita S, Hori M, Kamagata K, Aoki S, Abe O, Sakamoto H, Sakano Y, Kyogoku S, Daida H.
    • 雑誌名

      Acta Radiol.

      巻: 64 号: 2 ページ: 741-750

    • DOI

      10.1177/02841851221089835

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書 2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Using modulated and smoothed data improves detectability of volume difference in group comparison, but reduces accuracy with atlas-based volumetry using Statistical Parametric Mapping 12 software.2022

    • 著者名/発表者名
      Goto M, Murata S, Hori M, Nemoto K, Kamatgata K, Aoki S, Abe O, Sakamoto H, Sakano Y, Kyogoku S, Daida H.
    • 雑誌名

      Acta Radiol.

      巻: Online ahead of print 号: 6 ページ: 0-0

    • DOI

      10.1177/02841851211032442

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] ディープラーニングベースの脳区域抽出ソフトウェアの精度と再現性2023

    • 著者名/発表者名
      後藤政実 鎌形康司 高林海斗 他
    • 学会等名
      第51回日本磁気共鳴医学会大会
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Accuracy of skull stripping in a single-contrast convolutional neural-network model on eight contrast magnetic resonance images.2022

    • 著者名/発表者名
      Goto M, Otsuka Y, Hagiwara A, Fujita S, Hori M, Kamagata K, Aoki S, Abe O, Sakamoto H, Sakano Y, Kyogoku S, Daida H.
    • 学会等名
      The 22nd International Society of Radiographers and Radiological Technologists (ISRRT)
    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
  • [学会発表] Decreased mis-segmentation in SPM 12: multi-channel analysis of synthetic magnetic resonance imaging2020

    • 著者名/発表者名
      Goto M, Fukunaga I, Hagiwara A, et al.
    • 学会等名
      第22回日本ヒト脳機能マッピング学会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書

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公開日: 2020-04-28   更新日: 2025-01-30  

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