重症頭部外傷におけるAIを組合わせたMRIマルチパラメトリック自動診断法の構築

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研究初年度に関しては、解析するためのデータ集積のプロトコル確立とデータの集積を中心に行いました。実施計画通り、短縮aMRIのマルチパラメトリック自動診断法の確立に向けて、通常のMRIシークエンスに加え、磁化率強調画像 (SWI)による微小出血評価、拡散テンソル画像(DTI)による白質線維損傷評価、Arterial spin labeling (ASL)による脳血流評価を行いました。軽傷から重症まで20例近くの症例を集積しました。SWIやASLなどのシークエンスを組み込んでも以前の1.5T―MRIでは40分近くの時間を要していましたが、３T-MRIでは予定以上のシークエンスを組み込んでも約30分での撮像時間で行えるようになりました。今後は更に短縮を目標とするとともに、追加するべきシークエンスの検討も行っていく予定です。また、言語・理学・作業療法によるリハビリテーションにて評価は行っておりましたが、入院中に行っていた言語療法に関しても退院後に引き続いて評価を追加することが可能となった症例が増えたため、今後は長期での評価も念頭に入れております。解析に時間を要しており、今までは学会発表や論文作成にまでは至っておりませんでしたが、本年度においてはまず症例発表を中心に行い、個々の内容を掘り下げていくことで解析の方向性を探っていく予定です。特に、脳実施の損傷部位に関しては必ずしも出血や挫傷を伴うわけではなく、最終的にWaller変性が起こり萎縮をきたすことから、直感的な画像そのものから与えられる情報だけでなく、volumeの評価を経時的に行っていくことでの後ろ向き評価を追加することでより機能評価との結びつきが得られる可能性が出てきました。そのうえで受傷当時の様々なシークエンスを自動解析に落とし込むことでより明確な結果に結びつけられるものと考えております。