非侵襲脳循環代謝評価を目的とした臨床用マルチパラメトリックASLの開発

• 研究課題/領域番号: 24K18778
• 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: 京都医療科学大学
• 研究代表者: 石田 翔太 京都医療科学大学, 医療科学部, 助教 (50817559)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円); 2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円); 2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
• キーワード: Arterial spin labeling / 深層学習 / 脳循環代謝 / 磁気共鳴イメージング

研究開始時の研究の概要

マルチパラメトリックASLは脳組織と血管の信号を分離・計測して脳循環代謝を評価できる．しかし，脳組織と血管の信号分離には特別な撮像技術が必要なために汎用性が低く，複雑な撮像法と画像処理は時間がかかるため，臨床利用は困難である．数値シミュレーションと深層学習を組み合わせれば，特別な撮像技術を使用しない脳組織と血管の信号分離，撮像時間と画像処理時間の短縮，パラメータ推定精度の向上，信号対雑音比の改善が可能であり，一般の臨床MRI検査でマルチパラメトリックASLによる脳循環代謝評価が可能になる．本研究は，ASLの最先端技術を組み合わせて臨床用マルチパラメトリックASLを開発する．