咀嚼筋fMRIを応用した口腔機能とフレイルの多角的関連解析

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前年度に確立した方法を用いて、入手可能な疫学研究のデータと脳MRIに含まれる側頭筋を対象とした解析を実施した。まず最初に、脳機能画像解析の分野において精度に定評のある「Advanced Normalization Tools（ANTs）」の「antsMultivariateTemplateConstruction2.sh」によって多数のMRI（50画像）からカスタムテンプレートを生成し、そのテンプレートの側頭筋を手動でトレースすることで、テンプレートの側頭筋形態に対応する側頭筋マスク画像を作成した。空間的標準化を応用した側頭筋の体積および脂肪化率の自動計測を実施した。次に、全被験者の脳MRIをカスタムテンプレートに対して空間的に標準化し、その際の画像変換パラメータの逆変換を側頭筋マスク画像に適用することで、各被験者の側頭筋形態に対応するマスク画像を作成した。今年度の解析では、MRIのノイズやアーチファクトの影響を抑制するために、各被験者のMRIの信号強度を全体平均で除算して標準化するとともに、標準化信号強度の閾値処理によって側頭筋マスクから脂肪領域を削除する処理を追加した。脂肪領域を削除した側頭筋マスクを、信号強度を標準化した各被験者のMRIに適用することで、側頭筋容積と側頭筋内部の標準化信号強度の平均を算出した。男女合わせて58名の被験者について上記の解析を行い、脳MRIから自動算出した側頭筋容積とフレイルの指標の1つである握力について相関分析を実施した。その結果、側頭筋容積は握力と有意に相関することが示唆され、脳MRIからの自動計測が可能な側頭筋容積が、フレイルのバイオマーカーとして使用できる可能性が示された。