| 研究課題/領域番号 |
20K08104
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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 | 三重大学 |
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研究代表者 |
前田 正幸 三重大学, 医学部, 寄附講座教授 (70219278)
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| 研究分担者 |
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
伊井 裕一郎 三重大学, 医学系研究科, 寄附講座教授 (40362347)
海野 真記 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (30649059)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 脳小血管病 / 血管周囲腔 / MRI / segmentation / ソフトウェア / deep learning / 3次元脳MRI / 計測ソフトウェア / 認知機能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳小血管病は血管性認知症の中核となる病態である。近年の研究から、脳小血管病において高頻度に認められるMRI 画像マーカー（白質病変、微小出血、ラクナ、皮質微小梗塞、血管周囲腔）が確立してきた。これらの画像マーカーは、認知機能と相関することが報告されているが、血管周囲腔に関してはいまだ定性的な評価の域を超えていない。本研究の目的は、独自に開発した高解像３次元 脳MRI と血管周囲腔容積の解析ソフトウェアを用いることにより、血管周囲腔の画像マーカーとしての定量化を確立することである。新しく開発した方法が、脳小血管病による認知症の診断において、高い診断精度を有するかを検討する。
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| 研究実績の概要 |
脳小血管病の患者において、拡張した脳血管周囲腔と認知機能低下は相関するという注目すべき研究成果が報告されてきた。しかしながら、血管周囲腔の評価法は２次元脳MRIによる大脳の１断面での視覚的な評価であるため主観的であり、血管周囲腔の拡大が認知機能に関与するかどうかについての客観的なデータはいまだない。本研究の目的は高解像３次元脳MRIと独自に開発した定量解析ソフトウェアを使い、大脳全体の血管周囲腔を３次元的に抽出し、その容積を測定し評価する方法を開発することである。
研究計画では、高解像３次元脳MRIについて血管周囲腔内の脳脊髄液と周囲の脳のコントラストが最も強い撮影パラメータを検討した。また、大脳全体の血管周囲腔の容積を計測するための定量解析ソフトウェアの開発を行い、プロトタイプのソフトウェアを分担研究者の協力によって完成した。その臨床例への検討についても今年度試験的に行った。血管周囲腔が比較的小さな径である時にはソフトウェアにより血管周囲腔を抽出可能でその容積の計測が可能であることが分かった。しかしながら、血管周囲腔のサイズが比較的大きな径のものではそのトレースが不能になり、体積を計測することができなかった。また、大脳の白質病変が強い症例では血管周囲腔のコントラストが不良になり、血管周囲腔を抽出できないという問題点があった。したがって、来年度の課題としてこのような臨床例での高解像度3次元脳MRIのパラメータ調整とソフトウェアの修正、また新たな手法による血管周囲腔の抽出能向上を図ることにした。我々は、deep learningを使い、コントラストを向上させることで、この問題が解決できると考えた。次年度ではそれを検証する。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
血管周囲腔計測のソフトウェア開発が今年度の研究計画の中で重要なポイントであったが、ファントムからの予想と違い、ソフトウェアが実際の臨床例によっては血管周囲腔を抽出しないという問題点が出ていることが主な理由である。その対策にはソフトウェアの修正と新たな解決策としてdeep learningによる精度向上が必要であり、これが研究全体の律速となっている。さらに新型コロナウイルス蔓延により脳小血管病患者の検査数が大幅に減少して当初所定していた患者数が確保できなかったため、臨床例において十分な解析が出来なかった。deep learningの解析のためにはある一定以上の患者数が重要であり、この点が研究全体の進捗に少なからず影響を与えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
血管周囲腔計測のソフトウェア精度向上を急ぐことが今後の研究のキーとなる。ソフトウェア開発の分担研究者との連携を密にすることが重要である。新型コロナ感染症の再拡大については、今年度はおそらくないとは思われるが、分担研究者とは良好なコミュニケーションを保ち連携を取る。また、脳小血管病患者を確保するために、脳神経内科との連携を密にして患者のMRI検査依頼数の確保を強化する。
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