| 研究概要 |
今年度は、脳代謝や脳機能マッピングなどのマルチモダル情報を導入した新しい脳神経外科手術ナビゲーションシステム開発のための基礎技術の確立を目指した。
1)脳機能マッピング画像の手術ナビゲーションシステム(VectorVision2)への取り込み。
f-PET、f-MRI、脳磁図による非侵襲的脳機能局在マッピングを行い、これらのデータセットとMRIのデータセットをVectorVision2へ個別に取り込み、VectorVision2上でイメージ合成する技術を確立した。今年度は、特に脳磁図による言語野マッピング法の研究において新たな成果を得た。すなわち、しりとり課題とMCE法(最小ノルム電流推定法)を用いることにより、言語優位半球や言語関連領域を簡便に同定することが可能になった。
2)PET脳代謝画像のVectorVision2への取り込み。
PET脳代謝画像のデータセットとMRI画像のデータセットをPC上でイメージ合成し、PET/MRI統合画像をVectorVision2へ取り込む技術を確立した。また、定位的放射線治療の精度向上を図るために、PET/MRI統合画像を放射線治療計画システムの中に導入することにも成功した。
3)拡散テンソル画像(DTI)のVectorVision2への取り込み。
diffusion TENSOR Visualizer(dTV)を用いてDTI画像を取得する技術を確立した。DTIデータセットをVectorVision2に取り込み、MRIのT1画像のデータセットとイメージ合成を行う技術開発についても進行中である。
4)Brain shift対策
実時間計測によるレジストレーション補正(リアルタイムアップデート)の技術開発の予備研究として、超音波(ultrasound,US)画像診断装置を用いて術中Brain shiftの実測値を計測し、VectorVision2による計測値との誤差を分析した。
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