| 研究課題/領域番号 |
17K01418
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| 研究機関 | 北海道科学大学 |
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研究代表者 |
北間 正崇 北海道科学大学, 保健医療学部, 教授 (50285516)
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| 研究分担者 |
清水 孝一 北海道大学, 情報科学研究院, 名誉教授 (30125322)
加藤 祐次 北海道大学, 情報科学研究院, 助教 (50261582)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 光透視 / 光散乱 / 光拡散 / 医用画像 / 透析 / シャントトラブル / 内シャント / 血管透視 |
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| 研究実績の概要 |
人工透析療法を受けている慢性腎不全患者のQOL向上には，体外循環に十分な血流量の確保を目的に前腕部等に造設する内シャントの維持管理が重要である．狭窄や閉塞など，血管異常の早期発見，対応が必要とされる中，本研究では，拡散光利用による血管透視技術を推し進め，これまでX線造影が主流であった経皮的血管形成術（PTA）の施術判断を観察者の経験によらず，無侵襲かつ簡易なシステムで実現することを目指した．研究期間を通して得られた知見は以下のとおりである．
①光学パラメータの異なる組織が層状に存在する前腕部に対応した段階的点拡がり関数（PSF）を新たに設計，適用することで血管透視像の空間分解能が向上した．②血管性状を反映する光源波長を組み合わせた２波長計測を行うことで，狭窄部性状の描出可能性を示すと共に波長間演算による空間分解能の向上を明らかにした．③臨床で想定される様々な狭窄状態を想定したファントムを構築して血管内径推定の評価を行い，経皮的血管形成術の適応基準である血管内径2.5 mm付近での内径変化を捉え得ることが示唆された．④計測系および画像処理系を最適化した上で一体化し，大幅にコンパクトな小型計測システムを構築すると共に従来と遜色のない計測が可能であることを示した．これにより患者の精神的，身体的負担の大幅な軽減の可能性が拓けた．
最終年度は，これまでに実現してきた血管内径推定の精度向上を目的に，機械学習を血管内径推定に適用し自動化を目指して検討を行った．学習手法である多層パーセプトロン（MLP）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について適用を試みた結果，CNNで推定誤差8%以内と有用性が期待できるレベルの結果が得られた．
以上の検討から，提案システムにより臨床現場で求められる精度の血管内径推定と，治療の判断に有用な内シャント狭窄の継続的観察の可能性が高まったものと考える．
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