| 研究課題/領域番号 |
22K18181
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
葉 臣 千葉大学, フロンティア医工学センター, 特任助教 (60867498)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 慢性閉塞性肺疾患 / 横隔膜運動解析 / 肺野局所運動解析 |
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| 研究実績の概要 |
呼吸によって変形する横隔膜および肺野は、その動き自体が疾患の情報を与える場合がある。代表者の研究実績は、慢性閉塞性肺疾患（COPD）を対象として二つのトピックに大別される：１）横隔膜運動解析；２）肺野局所運動解析。
１）横隔膜運動解析：肺野全域にわたって横隔膜は最も著しい呼吸性変位を持つ。まず、胸部MR矢状面画像系列を用いて、横隔膜プロフィールの中点位置の運動波形によって呼吸サイクルの周期とピーク振幅の一様性の程度を検証した。次に、COPD患者の横隔膜運動の非連動性に着目し、複数の呼吸サイクルを利用して横隔膜の各位置の運動波形同士の類似度を算出した。最後に、COPD患者の横隔膜運動の制限性に着目し、複数の呼吸サイクルを利用して横隔膜運動波形の絶対値振幅を算出した。
２）肺野局所運動解析：肺野内局所の呼吸性変位の取得を目標とし、まず、胸部4D-MRI（３次元の動画）の同期情報に基づいて目標の肺野領域を抽出して肺野4D-MRIを構築した。次に、肺野内の特徴点検出・マッチングにより、肺野全域にわたって変位ベクトル推定を行った。最後に、特定の肺野局所における平均変位ベクトルの大きさおよび角度変化を取得し、経時的かつ定量的な運動解析を達成した。
健常者と比較しながら、提案法によりCOPD患者における横隔膜および肺野運動の非連動性と制限性を評価した。それらの運動解析を通して、呼吸器疾患の早期発見、診断、および治療・リハビリテーションへのフィードバックを支援していく。
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| 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
当初一年間の計画は、胸部4D-MRIから肺野全域での変位ベクトルマップの作成である。実際にこの一年間で、胸部4D-MRIの同期情報に基づいて肺野4D-MRIを構築し、KAZE法 [P. F. Alcantarilla, et al, Eur. Conf. Computer Vision, 2012]によって肺野内の特徴点検出・マッチングを施し、肺野全域にわたって変位ベクトル推定を行った。更に、特定の肺野局所における平均変位ベクトルの大きさおよび角度変化を取得し、経時的かつ定量的な運動解析を達成した。この研究内容を「医用画像研究会2022」で発表した。
しかし、前後位置が異なる複数のMR冠状面画像間はそれぞれの厚みが大きいため、変位ベクトル推定は各冠状面内に限られた。この課題を解決するために、これから、超解像度の手法を利用してMR横断面画像の解像度を向上し、３次元の変位ベクトル推定を行っていく。
一方、横隔膜運動解析をもう一つのトピックとして、その研究内容を「呼吸機能イメージング研究会学術集会2023」で発表した。
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| 今後の研究の推進方策 |
２年目の推進方策は、肺野4D-MRIと息止め撮影した3D-CT画像との対応付けである。まず、超解像の手法を利用してMR横断面画像の解像度を向上し、３次元の変位ベクトル推定を行う。次に、息止め撮影したCT像に最も類似するMR画像を決定する。検出した特徴点や、コントラストが明瞭な横隔膜や胸郭などの辺縁部を、CT画像との対応付けに利用する。MRの最吸気画像から、さらに深く息を吸った場合の変形の方向を予測し、最もCT画像と一致するまで変形させる。MRの最吸気以外の画像に対して、対応点や対応面の類似する呼吸時相をMR画像系列から探索して微調整する。
３年目の推進方策は、マルチモーダルな呼吸器疾患解析である。CTとMRIを融合したことによるメリットを示すために臨床的利用法を二つ例示する。
１）変位量と肺気腫との関係性の解析：肺気腫を有する患者が下肺野で動きが抑制されているとのレポート [Kang et al, Sci. Rep., 2021] などを参考に、CT画像から局所ごとの低吸収領域を求め、これと4D-MRIから得られる変位ベクトルマップとの相関性を分析する。
２）X線透視像の画素値変動の見積もり：呼吸中に連続撮影したX線透視像の透過X線強度を観察すると、吸入量を反映してX線の吸収割合が変動する。これを診断に使用する研究がなされている [Tanaka et al, Academ. Radiol., 2019]。同様の現象を、X線CT画像に呼吸性体動を与えた上で仮想的にX線透視像を計算し、類似した変動が得られるかを検証する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
設備備品費：時系列のMR画像および高精細CT画像はいずれも大容量のため、これらを効率的に処理できる高性能のワークステーション、および、並行計算を可能とするGPU (graphics processing unit) が必要である。また、附属病院での打合せ時に画像データをリアルタイムに確認するためのノートパソコンが必要である。そのため、ワークステーション、GPU、およびノートパソコンを購入したい。
消耗品費：画像データ処理のため、最新版のソフトウェアライセンスおよび専門的な参考書籍・文献の購入が必要である。そのため、ソフトウェアライセンスおよび参考書籍・文献を購入したい。
国内外旅費：国内外の学術会議に参加し本研究の成果を発表するとともに、他の研究者と討議を行う。 あわせて、研究の動向調査も行う。これら国内外の会合の参加には、相応の参加費や交通費、宿泊代が必要である。
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