脳循環代謝予備能の重症度評価における新規SPECT検査法の開発

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標識酸素ガスPET/CT検査において脳血流量 (CBF)、酸素消費量 (CMRO2)、酸素摂取率(OEF)を算出するために酸素と二酸化炭素をそれぞれ投与し、超迅速法にて画像を取得している（従来法）。一方で理論上、酸素のみを投与して得られたPET画像から機械学習を用いて定量画像を作成することが可能である (Single-tracer AI法)。本研究では、Single-tracer AI法によりCBF、CMRO2、OEFを算出することが可能か検証を行った。方法として、Single-tracer AI法では、従来法で得られたデータから酸素のみを投与したデータを抽出し使用した。訓練用158例、検証用10例を用いて機械学習(U-Net)を行った。評価として従来法とSingle-tracer AI法で得られたCBF、CMRO2、OEFの定量値をそれぞれ比較した。解析領域は、大脳半球、前大脳動脈、中大脳動脈、後大脳動脈、視床、橋、小脳虫部、小脳とした。結果として、従来法と比較してSingle-tracer AI法で得られた定量値は、CBFは約45～160%、CMRO2は約7～45%高く算出され、OEFは約59～88%低く算出された。結論として、Single-tracer AI法により定量値の算出は可能であったが、従来法とは乖離していた。これを改善するためには、機械学習方法の変更や解析プログラムの改良が必要である。