Development of a novel diffusion magnetic resonance imaging for detecting cerebral interstitial fluid flow and investigation of human glymphatic system

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脳でリンパ系と同様の役割をしていると考えられているグリンパティックシステムが議論されている。このシステムを構成する要素に脳間質液流があり、それを拡散強調 MR 画像（DWI）強度から検出することを試みている。従来、水分子のコヒーレントな動き（揃った動き）は DWI 強度には影響しないといわれている。このことは１ボクセルがコヒーレント成分で占められている場合には正しいが、1ボクセル内にコヒーレントな動きと拡散などのランダムな非コヒーレントな動きが混在している場合には、コヒーレントな動きも DWI 強度に影響しうることを理論的に示した。この場合の DWI 信号強度の b 値（拡散強調の度合いを合わす装置パラメータ）依存性を示す式を考案し、これを DWI データにフィットすることでコヒーレントな動きに関する関するモデルパラメータを推定することを試みたが、これは高度な非線形問題になり、最小二乗法やベイズ推定では達成できなかった。このため人工ニューラルネットワーク（ANN）による推定を行う。この方法では、合成データを教師データとし、それで訓練した ANN でコヒーレントな動きに関するモデルパラメータを推定する。2022年度はこの方法の確度・精度を調べる数値実験を行った。結果、コヒーレント流の方向・割合・速さを示す量について、不安定性はあるが正しい値が推定されていることが判り誤差も定量できた。健常ボランティア脳をこの方法で解析した結果、コヒーレント流の方向として重力方向を示す部位が多くみられた。これは脳間質液流に重力が影響していることを示唆しており、 グリンパティックシステムの解明つながる結果である。まだ1名の脳に関する結果で今後詳しい検討が必要である。特に、MRI 撮像時の被験者体位を仰臥位から側臥位に変更することで重力が影響する可能性について明らかにできると考えている。