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2019 年度 実施状況報告書

頭頚部悪性腫瘍に対するPET/MRによる画素単位でのマルチパラメトリック解析

研究課題

研究課題/領域番号 19K08228
研究機関九州大学

研究代表者

鷺山 幸二  九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)

研究分担者 山崎 誘三  九州大学, 大学病院, 助教 (00643347)
神谷 武志  九州大学, 大学病院, 助教 (20419534)
松浦 由布子  九州大学, 大学病院, 医員 (40825345)
筒井 聡一郎  九州大学, 大学病院, 医員 (50825346) [辞退]
藪内 英剛  九州大学, 医学研究院, 教授 (70380623)
中山 智博  九州大学, 医学研究院, 講師 (70419571) [辞退]
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2024-03-31
キーワードPET/MR / 頭頚部悪性腫瘍 / 拡散強調像 / FDG-PET / Amide proton transfer
研究実績の概要

頭頚部悪性腫瘍の治療方針決定には画像診断が不可欠であるが、従来の解剖学的情報を主体とした手法では正確な評価は困難であった。PET/MR装置はFDG-PETによる糖代謝情報とMRによる詳細な解剖学的情報および様々な機能画像を同時に取得可能な新しいマルチ分子イメージング装置である。
本研究では、従来の手法では不可能であった腫瘍内部の様々な代謝や機能画像を重ね合わせて画素単位で直接比較し、頭頚部腫瘍の悪性度診断や治療効果の予測および判定に用いるための手法の確立とその応用を目的とする。計画している具体的な研究項目は、①MR機能画像の開発と最適化、②腫瘍内部の画素単位でのマルチパラメトリック解析の開発、③治療効果判定・予測方法の確立、の3つである。

本年度はこのうち、PET/MR撮像手法の開発および最適化、腫瘍内の画素単位での解析法の2点を重点的に行った。前者に関してはPETの定量値であるSUVの正確な測定に必要である吸収補正用のMRシークエンスの改良およびMRの代表的な機能画像である拡散強調像(DWI)の歪みを低減してPETとの高精度の融合を可能とするシークエンスの改良を少数のボランティアおよび患者にて行った。後者に関してもFDG-PETのSUVと拡散強調像の定量値であるADCの画素単位での相関および分布を定量化する手法を頭頚部腫瘍に応用する手法を開発中である。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

初年度の計画で掲げていたPET撮像法およびMRシークエンスの最適化、腫瘍の内部性状や不均一性を評価するためのマルチパラメトリック解析法の開発はいずれも順調に進行しており、ほぼ予定通りの進捗である。

今後の研究の推進方策

頭頚部悪性腫瘍患者でのデータ収集と解析を引き続き行う。それに加え化学療法あるいは放射線照射前後の患者データを収集し、画素単位でのデータの分布から治療効果判定や予後予測を推定するモデルの確立を目指す。
また将来の研究への布石として、Amide proton transfer (APT) イメージングやArterial spin labeling法など様々なMRの代謝画像の応用やアミノ酸トレーサーなど新たなPETトレーサーの導入なども検討していく予定である。

次年度使用額が生じた理由

(理由)
文献や学会出張・参加費が少なく済んだため。また、ソフトウェアや機材なども以前使用していたものを継続して使用できたため。
(使用計画)
国際学会出席、発表のための旅費やソフトウェア、機器更新の費用として使用。

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公開日: 2021-01-27  

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