| 研究課題/領域番号 |
25280104
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
小山 博史 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (30194640)
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| 研究分担者 |
中島 義和 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40343256)
齊藤 延人 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (60262002)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 脳構造の可視化モデル / 脳機能の可視化モデル / 融合３次元画像処理 / 生体シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
１）MRI検査結果を解析し,拡散テンソル画像の精度向上と必要に応じて脳神経からの神経束とその関連神経繊維,大脳脳表の3次元形状モデルの向上を行う手法を開発した。精度の高いデータ取得に必要な MRI 検査データから脳神経の走行を既存の解剖学的構造に矛盾しない走行の精度を向上させる方法としてROIの設定法を開発した。
２）大脳と脳動脈，脳静脈の３次元形状モデルを作成し，流体力学を用いた脳循環３次元可視化モデルを試作した。
３）脳幹と脳幹部動脈，顔面神経核及び神経線維，神経束の３次元形状可視化モデルを作成し，脳腫瘍増大時の顔面神経核や神経線維の変異シミュレーションを作成した．
４）脳神経活動の測定によるテンソル画像による神経束の評価:誘発電位の測定についてはADC解像度が24ビットでEEG unipolar チャンネルでサンプル精度は2048サンプル/ 秒で時間解像度が1ms 以下の計測システムで６名脳波データを取得した。解析システムを用い課題体験時間とそれ に対応した大脳活動が高い部位の経時的変化の相関性についてBioTrace softwareによる時系列解析を行った.
５）脳形状データと神経束と脳活動部位の3次 元マッピングについて被験者データ間の課題に対する活動パターンの類似度と特異度について検討をおこなった．
上記の成果として英文原著論文5編を発表し，特許１件を出願準備中である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
MRI 検査結果を解析し,拡散テンソル画像の精度向上と必要に応じて脳神経からの神経束とその関連神経繊維,大脳脳表の3次元形状モデルの向上を行う手法を開発した。精度の高いデータ取得に必要な MRI 検査データから脳神経の走行を既存の解剖学的構造に矛盾しない走行の精度を向上させる方法としてROIの設定法を開発したことは大きな成果となった。
また，大脳と脳動脈，脳静脈の３次元形状モデルを作成し，流体力学を用いた脳循環３次元可視化モデルを試作した。脳幹と脳幹部動脈，顔面神経核及び神経線維，神経束の３次元形状可視化モデルを作成し，脳腫瘍増大時の顔面神経核や神経線維の変異シミュレーションを作成した。しかし，MRIの拡散強調画像の撮影条件を変えても脳幹部実質内の神経核や神経線維束を描出までには至らなかった。また, Q-Ball法を用いた神経線維束の３次元形状モデルの作成にはいたっておらず今後の課題とした。
脳神経活動の測定によるテンソル画像による神経束の評価:誘発電位の測定では，脳波計測シス テムを用いて，課題体験時間とそれ に応じた大脳活動が高い部位の経時的変化の相関性についてBioTrace software 解析を行った.現在まで予定よりも多い６名脳波データを取得したが、課題内容と脳波の変化の関係を見る上で課題動作のビデオデータの撮影とその同期が必要であったために、現在課題中のビデオデータと脳波データが正確に関連付けられるシステムを準備している。
脳形状データと神経束と脳活動部位の3次 元マッピングは，上記による被験者データ間の課題に対する活動パターンの類似度と特異度解析のより精度の高いデータを再度取得に努めることとした。
流体力学的モデリングは試作できたが、神経生理学的モデルの作成と現状の脳形状モデルを統合した統合型脳計算機モデルの作成は次年度以降の課題となった。
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| 今後の研究の推進方策 |
１）大脳と脳動脈，脳静脈の３次元形状モデルを作成し，流体力学を用いて試作した脳循環３次元可視化モデルを実際の脳血管造影撮影データをもとに最適化を試みる。。
２）MRIの拡散強調画像の撮影条件を変えても脳幹部実質内の神経核や神経線維束を描出までには至らなかったため, Q-Ball法等を用いた神経線維束の３次元形状モデルの作成法の開発を試みる。
３）脳神経活動の測定によるテンソル画像による神経束の評価として現在まで予定よりも多い６名脳波データを取得したが，課題内容と脳波の変化の関係を見る上で課題動作のビデオデータの撮影とその同期が必要であったために，現在課題中のビデオデータと脳波データが正確に関連付けられるシステムを作成し，神経生理学的所見と脳表の機能部位との関連性の解明を目指す。
４）流体力学的モデリングは試作できたが，神経生理学的モデルの作成と現状の脳形状モデルを統合した統合型脳計算機モデルの作成のためのモデル化手法を再検討する。
５）脳幹の動脈から最近隣の静脈へ還流することを仮定したアルゴリズムの開発を行う.生体での実験は困難であるために，既存の脳幹部拘束症例から梗塞病変と閉塞血管を確認し，アルゴリズムの妥当性について評価を行う. 特に代表的な疾患である椎骨動脈ないし椎骨動脈の枝である後下小脳動脈の閉塞によるワー レンベルグ症候群や中脳上丘レベルでの皮質-脊髄路障害である Weber 症候群，Millard-Gubler 症候群(橋下部腹側症候群)，Dejerine 症候群(延髄内側症候群)について再現可能なアルゴリズ ムの開発を目指す.
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