【研究領域課題番号】19K08201 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

CT画像 / エネルギースペクトル / 元素推定 / 超音波画像 / MRI画像 / PET画像 / 機械学習 / 人工知能 / 正規化 / CT / MRI / 機能推定 / 画像処理 / 医学物理学 / 機能画像 / レディオミクス

【研究成果の概要】

腫瘍悪性度の分類や予後予測に対し、医用画像解析が遺伝子情報解析に匹敵する可能性が指摘され、レディオミクスと呼ばれる新たな研究分野が形成されつつある。一方、その予測精度を高めるために必要となる高品質で大規模な医用画像データベースの作成において、装置間の機器的な相違や撮影条件の相違が大きな障壁となる。本研究では、この問題の根本的な克服に向け、臨床で撮影される医用画像の多様性を利用して単一の医用画像撮影プロトコルでは実現できない階層の情報抽出に基づいた正規化法を研究した。

【研究の社会的意義】

本研究により、様々なCT画像を仮想的に生成し、それを学習データとして人体密度、実効原子番号、及び人体の主要６元素（水素、炭素、窒素、酸素、りん、カルシウム）の密度分布を高い精度で推定できる手法を実現することができた。また、本研究期間内においてMRI画像、PET画像、超音波画像などの様々な医用画像に対して病気分類等を実現するモデルを実現することができた。この研究成果は、放射線治療・放射線診断をはじめとする分野において高精度な医療を提供することにつながり、今後の社会応用への期待が高まる結果を得ることができた。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】神経科学一般

【研究領域課題番号】21220007 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

MRI / 7テスラ / MR microscopy / 解剖学的解像度 / 超高磁場 / MR spectroscopy / hyperpolarization / 機能画像 / magnetic resonance spectroscopy / 超候磁場

【研究成果の概要】

本研究は世界の研究者が過去30年間以上失敗し続けてきたリガンド型MRI分子イメージングの開発を行う極めて挑戦的なプロジェクトであった。その宣言通り期間内で不可能と思われていた夢の画像法開発に成功し、研究代表者によりJJ Vicinal Coupling Proton Exchange（JJVCPE）と名付けられた。具体的には、H2O17を用いた水分子と、O17-PiBを用いたアミロイド分子イメージングが施行され、アクアポリン4を介したVirchow-Robin腔の間質流がβ-amyloidのクリアランスに必須でありその機能不全がAlzheimer病の発症機序に強く関連していることを突き止めた。

【研究種目】基盤研究(S)

【研究期間】2009-05-11 - 2014-03-31

【配分額】213,720千円 (直接経費: 164,400千円、間接経費: 49,320千円)