Outcome prediction for stroke patients

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脳卒中患者は本邦で約111万人と推計され、上肢下肢機能や認知機能、および日常生活動作に重篤な障害を呈する。そのような障害を軽減するため、リハビリテーションが行われる。そこでは、個々の患者がどの程度回復するかを見立てること、すなわち予後予測が必要である。近年のさまざまな研究より、予後予測において脳画像の重要性が明らかとなってきた。最近注目を集めている脳画像手法のひとつであるMRI拡散テンソル法に着目して、研究環境の構築を行なった。拡散テンソル法画像の解析方法のひとつに、脳内神経線維の走行を擬似的に表現するトラクトグラフィーがある。これは病変による神経繊維障害の可視化、および線維連絡の頑強性の定量化を行う手法である。優れた解析方法であるが、これまで線維追跡のための出発点および終点は検者の手作業により定められており、再現性に大きな課題があった。また従来のコンピュータの処理速度では、1症例に約24時間を要した。これらの難点から臨床応用は限られていた。研究初年度（令和4年度）、上記2つの難点を克服するための手法を導入した。1つ目には、線維追跡の出発点と終点について、標準脳で定められたテンプレート（Warrington et al. Neuroimage 2020）を使うことである。これにより神経線維の描出およびFAの算出は高い再現性で行われることとなった。2つ目にはコンピュータ解析にGraphics Processing Unit（GPU）を導入したことである。GPUは比較的単純な計算の並列処理から成り立っており、人工知能の開発や応用で近年注目されている装置である。これにより1症例あたりの解析時間は40分程度になった。これらの成果は次年度以降の研究に活かされる。