| 研究課題/領域番号 |
18H06480
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
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| 研究期間 (年度) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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| キーワード | 多元心臓統計的形状モデル / 心臓MRI / 動的心臓モデル |
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| 研究実績の概要 |
動きのない静的臓器に対する定量的記述法として，統計的形状モデル(Statistical Shape Model: SSM)が既に確立されている．一方，動きのある動的臓器における，臓器自身の変形まで考慮した記述法はこれまでない．そこで，申請者が有するSSM構築法を拡張することで，臓器形状の個体間差のみでなく，動的変形まで考慮した，新しい動的臓器の定量的記述法の構築を目指している．これを実現するため，動的臓器の中でも特に動きが複雑な心臓を対象として，平成30年度は，1) 心臓モデルの構築および2) 時系列を考慮した統計解析手法の検討を行った．
1) 心臓モデルの構築
心臓を構成する右心室・左心室などの領域が協調して動く過程を詳細に解析するためには，心臓全体の変形のみでなく，各領域の変形についても個別に解析する必要がある．そこで，UK Biobankから取得した心臓MRIを用いて，内部構造(=右心室・左心室心内膜・左心室心外膜)-心臓全体の階層構造で表された表面モデルとして，心臓モデルを記述した．この心臓モデルを，心周期内の50時刻においてそれぞれ作成し，この50個の心臓モデルの集合を，ひとつの動的心臓モデルとした．平成30年度中に，同じメッシュ構造で記述された293名分の動的心臓モデルを構築済みである．
2) 時系列を考慮した統計解析手法の検討
心周期内の動きを時系列に沿って滑らかに記述する，心周期SSMを構築するため，時系列を考慮した形状の統計解析手法の検討を行った．左心室と右心室からなる心臓の動きは非常に複雑であるため，単純な形状の統計解析手法であるGaussian Process Latent Variable Modelsを適用しただけでは，時系列を考慮した形状解析は困難であることを確認した．平成31年度は，構築した動的心臓モデルに適した統計解析手法を，引き続き検討する予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
UK Biobankから心臓データを取得するための審査に想定以上の時間を要し，心臓データを用いた統計解析手法の検討の開始が遅れたため．UK Biobankから取得した心臓MRIを用いた，心周期内の各時刻における心臓モデルの構築については，概ね予定通り完了している．
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| 今後の研究の推進方策 |
当初の研究計画では，心臓をボリュームモデルとして記述する予定であったが，心臓形状の複雑さのために手法の構築が遅れる可能性があるため，まずは心臓の表面モデルを用いて，手法の構築を優先的に行うこととする．具体的には，平成30年度に構築した約300名分の動的心臓表面モデルを用いて，平成31年度は以下の研究を行う．
1)心周期SSM構築のための時系列を考慮した統計解析手法の構築
従来のSSMは，形状の多様性のみに着目して統計解析が行われており，時系列に沿った変形は考慮されていない．時系列を考慮した単純な形状の統計解析手法としては，Gaussian Process Dynamical Models(GPDM)が挙げられる．このGPDMを，複雑な形状を持つ心臓にも適用できるよう拡張することで，心周期SSM作成のための時系列を考慮した統計解析手法を構築する．そして，ここで得られた成果をまとめ，国内外の学会で発表する．
2) 多元心臓SSM の構築
i. 心周期SSM 間の対応付け：心周期は5 つの期間に分けられ，各期間の長さには個体差がある．同じ期間における形状同士を解析するためには，心周期SSM 間を心周期に関して対応付ける必要がある．各期間の始点は，左心室の体積変化などから求められる．そこで，心臓を構成する各組織の体積変化と心周期SSM を融合することで，個体ごとの各期間の長さを自動的に求め，心周期SSM 間を心周期について対応付ける手法を構築する．
ii. 各時刻におけるSSMの構築：対応付けられた心周期SSM を用いて，各時刻tにおけるSSMtを構築する．心周期内におけるSSM1～SSMTの集合を，最終的な多元心臓SSMとする．そして，ここで得られた結果をまとめ，国内外の学会で発表する．
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