Establishment of a non-invasive early detection of lymphedema by subcutaneous adipose tissue assessment using high-precision EIT

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本研究課題は、電気インピーダンス・トモグラフィ(EIT)法の高精度化による新たなリンパ浮腫早期発見法の確立を目的としており、2022年度は、本研究課題の1年目にあたる。本年度では、「皮下脂肪組織の局所的可視化計測」に関する研究を実施した。従来のEIT法では、導電率の時間・空間変化が局所的に生じる場では、測定したインピーダンスに及ぼす影響が非常に小さく、導電率の局所的可視化計測は難しかった。そこで本研究では、このような可視化計測の問題を解決すべく、局所的変化を抽出可能なスパースベイズ学習（SBL）を用いた周波数差EIT(fdEIT)を提案した。提案手法は、ステップ1: ブロック列ベクトル形成、ステップ2: 導電率の先験情報を用いた皮下脂肪識別、ステップ3:時間相関抽出から構成される。提案手法を評価すべく、第一に、数値シミュレーションにより再構成画像の精度について検証した。皮下脂肪組織と筋肉であるバックグラウンドの導電率が大きく時間変化する場に対して、静脈付近の導電率の時間・空間局所的変化を抽出して、その精度を定性的に検討し、さらに、静脈・皮下脂肪組織・筋肉それぞれの導電率比をパラメータとして、定量的に検討した。第二に、健常者15名に対して長時間立位と脚拳上により下肢浮腫を発生させる実験を行い、細胞外液の時間・空間局所的変化の可視化計測を行った。皮下脂肪組織の空間平均導電率は、従来法である生体電気インピーダンス法（BIA）によるインピーダンスと強い正の相関を示し（相関係数0.715＜R＜0.957、n＝15、p＜0.05）、長時間立位時に減少し、脚拳上時に増加した。皮下脂肪組織の空間平均導電率は皮下細胞外液のナトリウムイオン濃度変化と関連し、導電率の局所的最大位置は大伏在静脈と関連していたことも確認した。