MR sequence improvement and its siganal anlytic model based on apin labeling for new brain functional images

点击翻译按钮获取中文摘要

今年度の研究では、DANTE法を使用して血管内信号を抑制し、ASL信号を血管内信号と血管外信号に分離することができることを確認した。その後、CBFとともに動脈側の血管容量（aCBV）を計算するモデルを提案し、正常人で検証し論文に報告した（S. Ishida, H. Kimura, N. Takei, Y. et al. Magn Reson Med 2022）。また、moyamoya病や主幹動脈狭窄患者でのデータ取得を進め、PET-OEFとASL-ATTの関連について調査し、ASL-ATTが血行動態の関連のパラメタとなり得ることを報告した（K. Takeuchi, et.al. Magn Reson Med Sci 2022）。臨床応用として、ASL潅流画像とCESTの脳腫瘍疾患への応用も論文として報告した（T. Yamauchi, et.al. Interdisciplinary Neurosurgery, 28, 101461, 2022.）。さらに、AI手法を使用して脳血流と到達時間の推定を行うことができることを報告し、これらのモデルの臨床応用をより有効に進めることができることを示した（S Ishida, et.al., J Magn Reson Imaging 2022, Accession Number: 36169654 DOI: 10.1002/jmri.28433）。