| 研究課題/領域番号 |
21K07592
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
石田 正樹 三重大学, 医学系研究科, 准教授 (10456741)
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| 研究分担者 |
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
佐久間 肇 三重大学, 医学系研究科, 教授 (60205797)
高藤 雅史 三重大学, 医学部附属病院, 寄附研究部門助教 (80899170)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 冠動脈MRA / セルフナビゲーション法 / 圧縮センシング / 5D-GRASP法 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、5D-GRASP法による冠動脈MRAは、セルフナビゲーション法と圧縮センシング技術を併用し、心電図・呼吸同期なしの100%撮影効率で連続した画像データ収集を行う。5D-GRASP冠動脈MRAは一度の撮影で、呼吸位相・心位相の組み合わせの数だけ冠動脈MRAの3D画像データセットが生成される。1）3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを自動抽出するアルゴリズムを開発し、2）5D-GRASP冠動脈MRAの画質および冠動脈狭窄診断能を評価し、3）3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAに付随して得られる左室シネ画像の定量性の精度を検証することを目的とする。まず、初年度では5D-GRASP法による冠動脈MRAの撮影パラメータおよび造影剤注入法の最適化を行い学会発表および論文投稿を行った。目的１）については、アルゴリズム開発に遅延が生じており現在、冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを評価者が視覚的に選択して画像解析に用いている。目的2）については、3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAについて2021年度には27例撮影が行われたが、そのうち冠動脈造影が行われた症例は限られ診断能の評価にはいたっていない。目的3）については、代表的な一例に対して、時間分解能を20ｍｓから１００ｍｓまで１０ｍｓ刻みで変えた再構成を行い、通常のシネMRIと比較して最も妥当な結果を与える時間分解能の探索を行っている。その上で、良好な画質を得るための圧縮センシングのパラメータの最適化を行っている。各ステップに必要な画像再構成には1回あたり１４時間ほどかかり時間を要しているが進捗している。
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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
新型コロナ感染症に関する施設間の訪問などが困難であり、３テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを自動抽出するアルゴリズム開発に遅延が生じていること、症例数が十分得られていないこと、研究の各ステップに必要な画像再構成は1回あたり１４時間ほどかかり時間を要していることなどが理由である。
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| 今後の研究の推進方策 |
３テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAの多数の画像データセットから診断に最適のものを自動抽出するアルゴリズム開発に関しては今後の遅延が予想されるため、評価者の視覚評価により行う予定である。症例数の蓄積については循環器内科の検査依頼医師とも連携を深め増やす努力を継続して行っていく予定である。次年度については、3テスラ造影5D-GRASP冠動脈MRAに付随して得られる左室シネ画像の定量性の精度の検証にフォーカスして検討する予定である。そのためにはまず、各種パラメータの最適化を完了し、そのパラメータを用いた再構成をすでに撮像された患者全員に適応することにより、通常のシネとの比較を行う予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
海外渡航が所属施設の基準により制限されいたため、海外学会への参加を制限していた。そのため旅費として使用予定であった予算を使用することができなかった。次年度以降、所属施設の海外渡航の制限が段階的に緩和される見込みであり、研究成果を海外現地開催での国際学会で積極的に発表し、旅費として使用する予定である。
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