Development of imaging biomarkers in developmental prediction of low-birth-weight infants

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低出生体重児において、早期介入の必要性の高い児を同定するための画像バイオマーカーの候補として、脳細部単位の微細構造の変化の検出に着目した。微細構造のパラメータとして拡散強調像から得られるみかけの拡散係数とともに、拡散テンソル画像から得られるfractional anisotropy値、axial diffusivity、radial diffusivityのほか、拡散尖度画像（diffusion kurtosis imaging）から得られるmean kurtosis、axial kurtosis、radial kurtosisを用いた解析を計画している。当初の計画ではフリーで提供されているアプリケーションを用いた解析を予定していた。しかしながらこれを用いた画像処理を始めるためには、画像保存および転送方法などの標準規格であるDICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine)を装置から取り出し、必要なデータを分別し、さらに特殊なアプリケーションに取り込み、ファイル形式を変更するなど多数の処理を行う必要があった。また解析結果のファイル形式もraw dataであり、他のアプリケーションに読み込む際に各種パラメータを入力する必要があった。そこでDICOMデータから拡散尖度画像を複数のクリックで一気通貫に画像処理ができるパイプラインの作成を自施設にて行い、作業効率およびミスの低減につながるセットアップを行った。本年度も継続して低出生体重で生まれた児において修正40週の時点を目安に、脳MRIの撮像を行った。COVID-19の蔓延によりデータ取得の開始により症例数の集積が遅れているものの、現在26症例のデータを取得している。さらに修正1歳程度での2回目の脳MRIの撮像も6症例と蓄積してきている。