| 研究課題/領域番号 |
21K15854
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所) |
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研究代表者 |
篠原 祐樹 秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所), 放射線医学研究部, 主任研究員 (60462470)
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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 |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 腰椎ミエログラフィー / デュアルエネルギーCT / 逐次近似画像再構成 / 仮想単色X線画像 / 金属アーチファクト低減技術 / 手術支援画像 / 腰部脊柱管狭窄症 / 腰椎椎間板ヘルニア / CT / MRI / dual energy CT / deep learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
腰部脊柱管狭窄症の手術を安全かつ正確に行うためには、MRミエログラフィーを含むMRIによる術前評価が重要であるが、長い撮像時間、体内金属や閉所恐怖症等による制約、CTとの融合画像作成時の位置ずれなど、MRI特有の課題がある。
本研究の目的は、近年発展の著しいデュアルエネルギーCT（DECT）と深層学習の技術を活用して、同疾患の術前評価に必要な硬膜管と神経根の画像を高精度に自動抽出する手法を確立することである。
本手法により短時間かつ一回の腰椎DECT撮影で術前画像が作成可能となれば、術前検査における患者の身体的・精神的負担が減り、信頼性の高い手術支援画像を術者に提供できる可能性が期待される。
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| 研究成果の概要 |
腰椎非造影デュアルエネルギーCT(DECT)における硬膜管と周辺構造のコントラストは，仮想単色X線画像よりも逐次近似再構成(ADMIRE5)併用混合画像で良好な結果となった．この混合画像より作成した非造影CTミエログラフィー(NC-CTM)における画像所見は術中所見と概ね一致しており，NC-CTMでは金属アーチファクト低減技術の併用により脊椎インプラントがある症例での金属アーチファクトによる画質劣化を抑えることができた．またNC-CTMを教師画像として3D U-Netによる学習と交差検証を行った結果，学習済み3D U-Netモデルより生成されるNC-CTMは教師画像と高い類似度を示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では非造影DECTと深層学習による腰椎硬膜管/神経根画像(NC-CTM)作成の可能性を示した。腰椎低侵襲除圧術の術前画像作成にはMRMとCTの両者を用いることが多いが，MRI検査の長い撮像時間や体内金属・閉所恐怖症等による撮影不可，MRMとCTとの画像融合時の位置ずれなどの課題がある．造影剤を用いずに通常の腰椎CTとほぼ同等の被曝線量で，かつ一回の短時間DECT撮影でNC-CTMを作成できれば，患者に与えるリスクや負担も減らすことができる。また深層学習の応用によりNC-CTMを自動生成する技術が発展すれば，作成者による完成画像の精度の違い，即ち再現性の問題の解決にも繋がる可能性がある。
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