研究課題
本研究ではPETとNIRSのデータを複合することにより、より高精度な認知症脳画像診断を行うことを目的とするが、平成28年度は本研究に関連する以下の3つのことを行った。1. PETとNIRSの同時測定の健常ボランティアデータの収集、2. PETとNIRSの画像融合ソフトウェアの開発、3. 複数のPETアルツハイマー型認知症診断薬の動態を解析し、最も診断能が高い薬剤の自動診断法の開発1.に関しては、12回のPETおよびNIRSデータ収集を行った。被験者は平均21.7歳の男性健常ボランティアで、[F-18]FDG投与後、NIRSとPETのデータを収集した。その間、光学式トラッキング装置で頭部に設置したマーカーの三次元的な位置を同定し、NIRSとPETの融合画像を作成した。2.に関しては、PETの位置情報とNIRSの位置情報を用いて、両者の幾何学的関係を求め、自動的に融合画像を作成するソフトウェアを開発した。また、NIRSのデータが多数のノイズを含むため、それを除去し、より与えられたタスクに対応する反応が確認できるように処理を行うソフトウェアを開発した。3.に関しては、多数のPETアミロイド診断薬候補薬剤の化学的特徴を抽出し、小動物で得られた知見を人に外挿することにより、どのようなPET画像が得られるか予想する数学モデルを構築した。さらに、そのモデルに基づき、健常ボランティア群、MCI群、アルツハイマー病群で得られるSUV値(標準取り込み値)の平均値および標準偏差を推定し、最も最適な臨床的な診断が得られる指標CUI(clinical usefulness index)を算出し、最適な薬剤の決定を行った。以上の成果は国際学会および国内学会で発表した。
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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巻: - ページ: -
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