先天性腎尿路異常の新規診断法の開発：被曝と侵襲のない検査をめざして

【1.CAKUT症例で拡散強調画像(DTI)・Arterial Spin Labeling(ASL)画像・レノグラム画像の取得】CAKUT症例6例で、DTI、ASL画像、レノグラム画像を取得した。もともと99mTc-DTPAを用いたレノグラムで糸球体濾過量を測定する予定だったが、ASLによる情報は腎血流量であるため、99mTc-MAG3によるレノグラムに変更した。【2.腎臓のsegmentation】MR画像から腎のみを抽出するMATLABのスクリプトを髙橋と研究協力者のRokemが開発中である。【3.DTIからTGの線維数を算出】TG描出前に必要なDICOMの前処理パイプラインを髙橋と神田が本プロジェクト用に最適化した。【4.ASL撮像とRBFの算出】True FISPシーケンスでASLを測定した。ASLで描出された血流マップ上においた関心領域における平均のRBFを算出した。これまでは冠状断１スライスのみで左右の腎血流量を計測していたが、2023年1月からは前額断の撮影を追加した。冠状断はラベルを大動脈にかけているため、大動脈よりも腹側の腎血流低下を評価できないためである。【5.腎皮質の体積算出のためのアルゴリズム構築】腎臓全体の糸球体数算出のため、皮質領域のみ抽出するアルゴリズムを構築に着手した。腎生検症例でT1強調画像を撮影し、画像の皮質領域のみを手作業でペイントした画像を生成し、deep learningにより、皮質抽出のアルゴリズムを作成する予定である。【6.糸球体数とTractography(TG)の線維数との相関式を算出】今年度の5例および過去の5例の腎生検症例の病理標本で糸球体密度を算出した。上記5.の手法で算出した腎皮質体積から腎全体の糸球体数を求め、TGとの相関を明らかにする予定である。

【1.CAKUT症例で拡散強調画像(DTI)・Arterial Spin Labeling(ASL)画像・レノグラム画像の取得】CAKUT症例6例で、DTI、ASL画像、レノグラム画像を取得した。もともと99mTc-DTPAを用いたレノグラムで糸球体濾過量を測定する予定だったが、ASLによる情報は腎血流量であるため、99mTc-MAG3によるレノグラムに変更した。【2.腎臓のsegmentation】MR画像から腎のみを抽出するMATLABのスクリプトを髙橋と研究協力者のRokemが開発中である。【3.DTIからTGの線維数を算出】TG描出前に必要なDICOMの前処理パイプラインを髙橋と神田が本プロジェクト用に最適化した。【4.ASL撮像とRBFの算出】True FISPシーケンスでASLを測定した。ASLで描出された血流マップ上においた関心領域における平均のRBFを算出した。これまでは冠状断１スライスのみで左右の腎血流量を計測していたが、2023年1月からは前額断の撮影を追加した。冠状断はラベルを大動脈にかけているため、大動脈よりも腹側の腎血流低下を評価できないためである。【5.腎皮質の体積算出のためのアルゴリズム構築】腎臓全体の糸球体数算出のため、皮質領域のみ抽出するアルゴリズムを構築に着手した。腎生検症例でT1強調画像を撮影し、画像の皮質領域のみを手作業でペイントした画像を生成し、deep learningにより、皮質抽出のアルゴリズムを作成する予定である。【6.糸球体数とTractography(TG)の線維数との相関式を算出】今年度の5例および過去の5例の腎生検症例の病理標本で糸球体密度を算出した。上記5.の手法で算出した腎皮質体積から腎全体の糸球体数を求め、TGとの相関を明らかにする予定である。