Voxel-based Multiparametric Analysis of Head and Neck Cancer with PET/MR

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頭頚部悪性腫瘍の治療方針決定には画像診断が不可欠であるが、従来の解剖学的情報を主体とした手法では正確な評価は困難であった。PET/MRハイブリッド装置はFDG-PETによる糖代謝情報とMRによる詳細な解剖学的情報および様々な機能画像を同時に取得可能な新しいマルチ分子イメージング装置である。本研究では、従来の手法では不可能であった腫瘍内部の様々な代謝や機能画像をfusionさせて画素単位で直接比較を行い、頭頚部腫瘍の悪性度診断や治療効果の予測および判定に用いるための手法の確立とその応用を目的とする。当初計画していた具体的な研究項目は、①MR機能画像の開発と最適化、②腫瘍内部の画素単位でマルチパラメトリック解析の開発、③治療効果判定・予測方法の確立、の3つである。本年度は前年度に引き続き、腫瘍内の画素単位での解析法の開発を重点的に行った。関心領域内の平均値や最大・最小値などの従来の単一測定値に留まらず、隣接画素との関係性を複数のパラメーターによって定量化するテクスチャー解析を応用することによって、腫瘍内部の性状や不均一性を評価することを試みた。本年度はそれに加えて新たな代謝イメージングとして注目されているアミドプロトン強調像(APT強調像）と拡散強調像(DWI)との組み合わせによる頭蓋内腫瘍の悪性度評価および予後の比較を行った。今年度も新型コロナウイルス感染症の流行のため、ボランティアや患者での画像取得が遅延したが、過去の画像を用いてパラメーターの最適化と新たな解析を追加した。次年度は最終年度であり、結果のまとめと学会発表、論文執筆を行う予定である。