パーキンソン病の精密医療診断 - 患者の PET/MRI 画像の定量分析システム

パーキンソン病（PD）は、中脳の黒質が変性し、被殻と線条体の尾状核にあるドーパミン作動性ニューロンが変性することを発症機序とする神経変性疾患で、シナプス中のドーパミン量が減少し、徐々に行動する能力。 臨床症状のほとんどは運動機能障害です。 最も明白な症状は、振戦、手足のこわばり、運動機能障害および歩行異常であり、認知および行動上の問題が発生する可能性があります。 核医学の PET 検査では、標識された放射性医薬品が静脈内注射によって脳内の線条体の被殻および尾状核領域に侵入する可能性があります。 パーキンソン病の重症度は、放射性医薬品の画像の欠陥を定量的に分析することによって評価および診断されます。臨床研究では、定量分析のために関心領域 (ROI) を手動で選択することがよくあります。 しかし、この方法は人為的ミスや主観的な要因による再現性の低さ、そしてかなりの時間の浪費を引き起こします。 そこで本研究では、上記の問題を解決するために、PET/MRI画像の自動定量解析システムの構築を計画しています。 PET 画像の定量分析は、MRI 画像によってセグメント化された被殻および尾状核 ROI を使用して自動的に実行されます。 この研究では、患者は VGHTPE PET/MRI スキャナーで鍼治療の前後に PD 患者の MRI T1 および 18F-FDOPA PET スキャンを実行します。 すべての患者は、IV 注射により 185 MBq (5 mCi) の 18 F-FDOPA を投与されます。 MRI 画像は、ターゲットと背景の ROI (関心領域) を抽出するために使用され、PET 画像に位置合わせされます。 MRI 画像によって生成された ROI は、対応する PET 画像に適用されます。 次に、患者ごとに比取り込み率（SUR）が計算されます。 SUR の計算は、ターゲット ROI (左右の線条体) の平均画像ピクセル値と背景 ROI (後頭葉) の平均画像ピクセル値の差を背景 ROI の平均値で割ったものです。 各患者の標準取り込み率を計算した後、非対称指数 (ASI) は、線条体の両側 (左右) の SUR 値の絶対差を、線条体の両側の平均 SUR 値で割った値に基づいて計算できます。 この自動定量分析システムは、従来の手動 ROI 選択方法の時間のかかる、低い再現性、および主観性の問題を改善し、初期の PD の診断に役立つツールを提供することが期待されています。 このサブプロジェクトでは、初年度に、サブプロジェクト 3 で提供された鍼治療前後の PD 患者の MRI T1 および 18F-FDOPA PET スキャンを実施する予定です。 2 年目は、サブプロジェクト 1 で提供された振戦試験の結果と、サブプロジェクト 4 で提供された 99mTc-TRODAT SPECT 画像定量化の結果との相関分析が行われます。