研究課題
初年度に、自動画像解析に適合した撮影プロトコルの検証と基礎的データの蓄積として、ファントム実験系を製作し、様々な画像シーケンスを指向した。具体的には特殊拡散テンソル画像（NODDI）、3D-T1強調像（MPRAGE）、高精細T2強調冠状断像、FLAIR、SWI、非造影脳血流画像（ASL）、T2*強調像、のMRI撮影のパラメータ設定を行った。また撮影パラメータの調節と基礎的データの蓄積として、自動画像解析には高精度かつ3Dデータでの取得が必要である。各校精度コントラスト画像特有のパラメータ設定制限など様々な特質を考慮しながら行い、最終的に最適候補プロトコルを絞り込んだ。具体的には、3D-T1強調像（MPRAGE）を解剖学的画像とし、無名室測定として、2D-T2強聴画像診断、特殊拡散テンソル（NODDI）、非造影脳血流画像（ASL）を機軸プロトコルとし、バリエーションプロトコルとしてT2強調像、FLAIR、12軸拡散強調像（DWI）を組んだ。次年度に健常例での基盤的プロトコルの模索として、健常例での基盤的プロトコルの確定をすべく、機軸プロトコル最適候補プロトコルとバリエーションプロトコルを撮影した。同時に撮影パラメータを変化させて測定値にどういった変化が見られるのか画像データを蓄積した。最終年度には、最近の知見を取り入れるべく、人工知能（AI）放射線画像診断（AINNAR）研究を立ち上げた。まず、予備的な試用実験として、軽度の認知症患者（MCI）のMRIを用いて、DWI・T2WI・FLAIR等5種類のコントラスト画像の鑑別能についてAIの性能を調べたところ、わずか78症例で93%超の正診率を示した。この結果を英語論文で発表した。次に、健常者、MCI、アルツハイマー型認知症について、冠状断thin sliceT2強調像を用いたAI分別能を測定し今後brush upしていく予定である。
すべて 2018
すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (11件) (うち招待講演 1件)
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