| 研究課題/領域番号 |
21K09117
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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56010:脳神経外科学関連
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
面高 俊介 東北大学, 大学病院, 助教 (90791450)
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| 研究分担者 |
中川 敦寛 東北大学, 大学病院, 教授 (10447162)
新妻 邦泰 東北大学, 医工学研究科, 教授 (10643330)
杉山 慎一郎 東北大学, 医学系研究科, 非常勤講師 (30623152)
園部 真也 東北大学, 大学病院, 助教 (30869079)
遠藤 英徳 東北大学, 医学系研究科, 客員教授 (40723458)
船本 健一 東北大学, 流体科学研究所, 准教授 (70451630)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 瘤壁造影効果 / 造影MRI / 頭蓋内動脈瘤 / 数値流体解析 / 脳動脈瘤 / 流体解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
くも膜下出血症例において動脈瘤の破裂部位を術前に予想することは手術戦略を立てる上で重要である。本研究では近年明らかになったMRIにおける脳動脈瘤壁の造影効果を破裂点の予測に応用し、さらにCFD (数値流体解析: computational fluid dynamics) 解析、さらにAI (人工知能: artificial intelligence) 解析を組み合わせることで、従来は主に形態学的特徴から予測していた破裂点をより高い精度で簡便に予測する手法を確立する。さらにこの手法の有用性を前向き臨床試験で病理組織学的証明を含めて立証することが本研究の目的である。
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| 研究実績の概要 |
本研究では近年明らかになったMRIにおける脳動脈瘤壁の造影効果を破裂点の予測に応用し、さらにCFD (数値流体解析: computational fluid dynamics) 解析及びAI (人工知能: artificial intelligence) 解析を組み合わせることで、従来は主に形態学的特徴から予測していた破裂点をより高い精度で予測する手法を確立する。初年度に引き続き当該当年度は後ろ向き研究として患者データの収集・解析を行った。画像データ（MRI及び脳血管撮影の3次元データ）を院内放射線サーバーからPCへ移す作業については予定していた約400例分が完了した。移行した画像データを用いて画像解析ソフトを用いた瘤壁造影効果の評価、流体解析ソフトを用いたCFD解析を同時に進めているところである。現在のところ中間結果の段階であるが破裂点の予測にはMRIにおける瘤壁造影効果が極めて有用であり、従来の方法やCFDを用いた予測に比べても予測精度が高いとの結果が得られつつある。すなわちくも膜下血種の患者さんで術前に造影MRIを行うことで事前に破裂点を予測しうるとの結果が得られており今後解析が進むにつれて根拠が増すものと予想される。現在移行している画像データはAI解析にも活用でき、将来的にはAI解析も進めることを視野に入れている。本研究に関連する内容で学会発表 (脳神経外科総会2022, Stroke 2023)を行い、瘤壁造影効果の臨床的意義を発信している。
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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
画像データの取得に必要な人員確保に難渋し当該年度はやや停滞した。
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| 今後の研究の推進方策 |
予定通り画像データの取得、解析を進める。
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