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脳・神経に関するサイレントキーワード MRI が含まれる科研費採択研究4件

脳・神経に関するサイレントキーワード MRIが含まれる科研費採択研究 4件

MRIとNIRSの相補性を利用した気分障害の鑑別診断法・予後予測法の開発
【研究分野】精神神経科学
【研究領域課題番号】17K16366 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

気分障害 / 脳神経画像 / MRI / NIRS / うつ病 / 双極性障害 / 脳神経疾患 / 神経科学 / 大うつ病性障害 / 脳・神経
【研究成果の概要】

うつ病患者22名と双極性障害患者20名にNIRSおよびMRIを施行し、脳画像指標による判別率の検討を行った。単独で用いた場合（73.8%, 71.4%）と比較して、NIRSおよびMRIの指標を併せて用いることで判別率は上昇した（76.2%）。また、うつ病患者45名を対象としたNIRSによる縦断的検討では、特定の脳領域のNIRS信号が重症度と関連して変動していた。
判別率をより高めるためには、重症度による脳画像指標への影響を制御した検討を行う必要があるが、簡便で時間解像度の高いNIRSと空間分解能が高く脳深部を評価できるMRIを相補的に用いることで、気分障害を高精度に鑑別できる可能性が示唆された。
【研究の社会的意義】

本研究の結果は、より高精度の気分障害鑑別ツールの開発に向けて、複数の脳画像モダリティーを相補的に用いることの有効性を示唆するものである。これにより、NIRSやMRI以外の脳画像モダリティー、あるいは脳画像以外の生物学的指標も含めた、複数の指標による鑑別ツールの研究の推進につながる可能性がある。また、うつ症状の重症度、あるいは状態像が脳画像パラメータに影響を及ぼすことを示唆する結果は、鑑別精度をさらに高めるための今後の課題を提起するものである。
【研究代表者】

里村嘉弘東京大学医学部附属病院特任講師 (Kakenデータベース)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【配分額】4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)

大規模データによる神経疾患および精神疾患の統合的画像診断システムの確立
【研究分野】放射線科学
【研究領域課題番号】15K15451 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

脳・神経 / MRI
【研究成果の概要】

脳画像における統合的画像診断システムの構築を模索するにあたり、公開データベースのデータを活用し、まず、各種の画像の再現性について検討を行った。続いて、他のシーケンスやモダリティーの情報から個別の正常マップを推定する方法について検討し、ある程度の精度で異常領域を抽出できることを確認した。この異常分布に基づく、統合的画像診断システムの模索を継続し、今後、より精度の高い、画像診断システムの樹立へと発展させたいと考えている。
【研究の社会的意義】

脳画像における統合的画像診断システムの構築を模索するにあたり、脳画像自体の再現性は非常に重要であり、これに対する基礎的な知見を得た。また、他のシーケンスやモダリティーの情報から個別の正常マップを推定することにより、個別の症例における異常領域の検出が可能となれば、それに基づいた、統合的画像診断システムの確立へとつながり、今後、脳画像による神経疾患および精神疾患の診断能向上につながることが期待される。
【研究代表者】

高尾英正東京大学医学部附属病院准教授 (Kakenデータベース)
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)

MRIに基づく匂いやフェロモンを識別する嗅神経回路の解析

【研究分野】応用生物化学

【研究領域課題番号】26450129 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

匂い / フェロモン / 脳・神経 / ＭＲＩ / 嗅覚 / 嗅球 / MRI / 副嗅球

【研究成果の概要】

多くの動物は、種の保存や生命の危機回避において、嗅覚を通じて外界から様々な情報を得ている。匂い物質やフェロモンといった化学物質がその情報の担い手であり、情動や行動、生理的変化を惹き起こす。
本研究において、マウス脳内における匂い物質やフェロモン様物質に対する応答を、機能的MRI手法により捉えることに成功した。繰り返しの嗅覚刺激に呼応して周期的に信号変化が生じる脳内部位を抽出する解析手法を確立し、これを適用することにより、応答部位を同定した。刺激物質に応じて異なる脳領域に応答が見られた。

【研究代表者】

吉永壮佐熊本大学大学院生命科学研究部(薬) 講師 (Kakenデータベース)

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31

【配分額】5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)

【研究連携者】
寺沢宏明	熊本大学	大学院生命科学研究部(薬)	教授	(Kakenデータベース)
東原和成	東京大学	大学院農学生命科学研究科	教授	(Kakenデータベース)

拡散強調画像による脳構造の内部分画化と、その機能および疾患との関連の解明
【研究分野】放射線科学
【研究領域課題番号】24689047 (KAKENデータベースで見る）
【研究キーワード】

脳・神経 / MRI
【研究成果の概要】

現状のMRIでは内部構造の観察が難しい脳構造に対して、拡散強調画像による確立的トラクトグラフィを用いて、形態画像により同定される他領域との連結性の強さを評価することにより、内部構造の分画化を行った。また、内部構造の妥当な分画化を目指すにあたって、もととなる画像の精度および正確性が重要となるため、拡散強調画像および形態画像に関して、撮像条件と画像補正の方法、および、それらの影響について検討した。現在、脳画像解析は、高精度化、大規模化の方向にあり、精度およびコントラストの向上、マルチパラメトリック化により、今後、分画化の精度を上げる方向に発展させていきたいと考えている。
【研究代表者】

高尾英正東京大学医学部附属病院講師 (Kakenデータベース)
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2012-04-01 - 2017-03-31
【配分額】15,080千円 (直接経費: 11,600千円、間接経費: 3,480千円)