| 研究課題/領域番号 |
20K16755
|
|---|
| 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 | 浜松医科大学 (2022)
山梨大学 (2020-2021) |
|---|
研究代表者 |
舟山 慧 浜松医科大学, 医学部附属病院, 診療助教 (40790449)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 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: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
|
|---|
| キーワード | MRI / 肝臓 / 深層学習 / 画像再構成 / 定量的磁化率マッピング / QSM / 人工知能 / 機械学習 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
定量的磁化率マッピングは組織内の磁化率分布をMRIによって定量的に画像化する全く新しいMRIコントラストである。頭部領域で応用が進んでおり、これまでMRIでは鑑別の難しかった石灰化と血腫の鑑別等に成功している。腹部領域でも少数の報告がみられるが、頭部とは異なり、磁化率測定の大きな交絡因子である脂肪信号を分離する必要性から撮像時間や空間分解能に課題を抱えており、肝での応用を阻む要因の1つとなっている。そこで本研究では、深層学習と圧縮センシングを融合させた超高速撮像を用いれば肝磁化率マッピングの撮像時間や空間分解能を向上させ、肝腫瘍の診断能向上やびまん性肝疾患の病態解析を行うことを目指す。
|
| 研究成果の概要 |
臨床的に得られた肝MRI画像を後ろ向きに収集し、深層学習と圧縮センシングを融合した高速MRI画像再構成法の開発を行った。開発手法により再構成した画像の基礎的画質評価、放射線診断専門医による画質評価を行った。開発手法による画像は従来法に比較して優れた画質を示した。開発手法による肝定量的磁化率マッピング画像の撮像を行ったが、研究期間内では肝磁化率画像の臨床的有用性を見いだすことはできなかった。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
深層学習と圧縮センシングを融合した画像再構成手法は従来法に比較して少ない情報量から良好な画質を示すことが明らかとなった。より短時間の呼吸停止による腹部MRIが実現できる可能性がある。
|
