高解像3次元脳MRIを用いた脳小血管病の血管周囲腔定量評価法の開発

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脳小血管病の患者において、拡張した脳血管周囲腔と認知機能低下は相関するという注目すべき研究成果が報告されてきた。しかしながら、血管周囲腔の評価法は２次元脳MRIによる大脳の１断面での視覚的な評価であるため主観的であり、血管周囲腔の拡大が認知機能に関与するかどうかについての客観的なデータはいまだない。本研究の目的は高解像３次元脳MRIと独自に開発した定量解析ソフトウェアを使い、大脳全体の血管周囲腔を３次元的に抽出し、その容積を測定し評価する方法を開発することである。研究計画では、高解像３次元脳MRIについて血管周囲腔内の脳脊髄液と周囲の脳のコントラストが最も強い撮影パラメータを検討した。また、大脳全体の血管周囲腔の容積を計測するための定量解析ソフトウェアの開発を行い、プロトタイプのソフトウェアを分担研究者の協力によって完成した。その臨床例への検討についても今年度試験的に行った。血管周囲腔が比較的小さな径である時にはソフトウェアにより血管周囲腔を抽出可能でその容積の計測が可能であることが分かった。しかしながら、血管周囲腔のサイズが比較的大きな径のものではそのトレースが不能になり、体積を計測することができなかった。また、大脳の白質病変が強い症例では血管周囲腔のコントラストが不良になり、血管周囲腔を抽出できないという問題点があった。したがって、来年度の課題としてこのような臨床例での高解像度3次元脳MRIのパラメータ調整とソフトウェアの修正、また新たな手法による血管周囲腔の抽出能向上を図ることにした。我々は、deep learningを使い、コントラストを向上させることで、この問題が解決できると考えた。次年度ではそれを検証する。