外傷性脳損傷の定量的自動病変検出 (QALD)

外傷性脳損傷に関連する脳病変は、非焦点性であるため、従来の MRI では検出および定量化することが困難です。 現在の研究プログラムでは、研究者らは、(1) 軽度、中等度、および重度の外傷性脳損傷後の組織損傷の性質と分布を明らかにする (2) 検出、定量化、位置特定の能力を向上させるための定量的自動病変検出 (QALD) 手順を開発することを提案しています。個々の患者における外傷性脳損傷の脳損傷、および (3) 個々の外傷性脳損傷患者における脳損傷の定量的測定と、注意力、記憶力、および実行機能の神経心理学的欠陥との相関関係。

QALD は、標準データベースとの統計的比較を通じて、疾患のある脳の異常な組織パラメータを検出します。 予備的な結果は、QALD が通常の臨床 MRI スキャンで外傷性脳損傷患者の脳の非常に重大な異常を検出できることを示しています。 QALD はさらに強化され、100 人の対照被験者から 4 つの異なるイメージング シーケンス (T1、T2、DTI、流体減衰反転回復法または FLAIR) で取得された脳画像を含む、より大規模なデータベースでテストされます。 データ分析には高度な皮質表面マッピング技術が組み込まれ、各半球の 34 の異なる皮質領域の灰白質組織パラメーターと厚さを定量化します。 さらに、皮質表面の下にある白質の DTI および FLAIR 分析により、皮質線維の投影が定量化されます。 複雑な認知操作に重要な皮質下の線維路は、ボクセルベースの形態計測と、線維路の境界を定義する改良された関心領域アルゴリズムを使用して分析されます。 重要な皮質下構造 (海馬など) の組織特性は、これらの脳領域の自動分割後に定量化されます。 研究者らはまた、一連の神経心理学的検査（NPT）で対照被験者を検査し、正常な皮質および皮質下構造のサイズ、髄鞘形成、組織特性の変化と認知能力を相関付ける予定である。 次に、研究者らは、異なる重症度の外傷性脳損傷によって引き起こされる損傷の平均パターンを特徴付けるために、99 人の外傷性脳損傷患者を 3 つのグループ (軽度、中等度、重度の外傷性脳損傷) に分けて同一の画像データを収集します。 次に、研究者らは個々の外傷性脳損傷患者の病変を定量化し、異なる重症度グループにおける病変パターンの変動性を説明します。 並行して、研究者らは、異なる画像シーケンスからの統計情報を組み合わせて、異なる画像プロトコルで明らかな共局在異常に対する病変検出感度を向上させるさらなるマルチモーダル解析技術を開発する予定である。 さらに、研究者らは、外傷性脳損傷の神経放射線学的研究の予後価値を向上させるために、NPT患者を検査し、脳損傷、認知能力、転帰の自己評価の関係を分析する予定である。