ニュースリリース
令和４年７⽉１⽇
国⽴⼤学法⼈千葉⼤学

細胞⼜は組織の電気特性を活かしたがんの早期診断技術の開発へ前進―⽣体組織電気特性分布の⾼精度推定を可能とする磁気共鳴電気特性トモグラフィ―■研究の概要
千葉⼤学フロンティア医⼯学センターの兪⽂偉教授、⼤学院博⼠後期課程研究員 Adan J. Garcia Inda、及び Singapore University of Technology and Design の Prof. Huang Shaoying、国⽴研究開発法⼈産業
技術総合研究所 デジタルアーキテクチャ研究センターの Nevrez Imamoglu 主任研究員らの研究チームは、
磁気共鳴電気特性トモグラフィ（Magnetic Resonance Electrical Property Tomography: MREPT）と機械学習（AI）を⽤いたモデルの統合により、⾼いノイズ耐性と精度で⼈体の組織が持つ電気特性(誘電率・導電率の分布など)を推定する技術を開発しました。
物理解析モデルと機械学習の融合により、これまで観察や経験、試⾏錯誤の必要性が障壁となっていた
MREPT の課題を解決し、医療応⽤に向けた⼤きな前進となりました。
今後、がん化組織と⾮がん化組織間の電気特性のコントラストを⽤いた医療診断が可能となれば、がんの早期診断の実現に貢献できることが期待されます。
本研究成果は、2022 年 5 ⽉ 9 ⽇に、学術誌 IEEE Transactions on Image Processing, Vol.31 で公開されました。

■研究の背景︓
ヒトの細胞または組織は電気特性（図１）を持ち、それらががん化すると、初期段階から電気特性が変化します。
したがって、体内⽣体組織の電気特性の検査は、がん組織の早期診断に役に⽴つ可能性があり、がんのバイオマーカー（疾患の有無や進⾏状態を⽰す指標）として期待されています。
磁気共鳴電気特性トモグラフィ(Magnetic ResonanceElectrical Property Tomography: MREPT)は、MRI 検査にもよく使われる磁気共鳴画像システムの計測結果を⽤いて計算することにより、電気特性を推定する⽅法です（図２）注１)。既存の体内組織電気特性推定法注２)と⽐べて⾼い空間分解能注３)が得られるため、MR 撮像システムだけでも⾮常に⼩さな特徴まで認識できるのが⼀番の特⻑です。
ほとんどの MREPT ⽅法は、物理解析モデルにおける仮説の不⼗分さや、数値計算エラーによる推定結果の歪み(アーティファクト)の克服が課題となります。これらのアーティファクトを軽減するために必要とされる安定化項注４）の係数値の選択は、観察と経験に⼤きく依存する上に、サンプルごとの試⾏錯誤が必要なため、MREPT の医療診断応⽤にとって、⼤きな障壁となっていました。

図1

⽣体組織の電気特性

図 2 MREPT の概略図: (a) MRI から測定した推定⽤データ、(b)マクスウェル⽅程式に基づく物理解析モデル、(c)推定された電気特性の分布図

また近年、マクスウェル⽅程式を利⽤せずダイレクトに B1 マップから電気特性分布を推定させる、エンドツーエンド（end-to-end）注５)のニューラルネットワーク注６）による MREPT（NN-MREPT）も提案されましたが、未学習のサンプルを正確に推測することが困難で、汎⽤性に⽋けるという問題がありました。
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■研究の成果︓
本研究のポイントは、この２つの課題を解決するため、物理解析モデルにおける仮説の不完全性とアーティファクトを補正するための係数マップを機械学習⼿法であるニューラルネットワークにより更新したことです。研究チームは、この更新された係数マップを⽤いた物理解析モデルで細胞や⽣体組織の持つ電気特性を推定し、サンプルデータとの誤差を⽤いてニューラルネットワークをさらに更新していくという、物理結合神経回路網 MREPT (Physics Coupled Neural Network-MREPT）（図 3）を提案しました。
この⼿法により物理解析モデルとニューラルネットワークを結合することで、脳のデジタルファントム注 7)を含むサンプルデータを⽤いた数値実験を⾏うことが可能となりました。それにより、それぞれ単独では解決できなかった問題を克服できるようになったため、この研究分野における既存の代表的な解析⽅法よりも⾼い精度での画像の取得を達成することができました。さらに、NN-MREPT よりも未学習サンプルデータに対し⾼い汎化性を⽰すことができました。本研究は MREPT の主要課題を解決し、がん
図3
物理結合神経回路網 MREPT (PCNN-MREPT) のフローチャートの早期診断への⼤きな前進につながったと考えられます。

■今後の展望今後は、診療に携わる医療従事者との緊密な連携にて、患者様の磁気共鳴ラジオ周波数場データを⽤いた⽣体組織の電気特性の推定および検証実験を⾏い、MREPT の更なる課題を明らかにしたうえで解決し、MREPTの臨床応⽤の早期実現を⽬指します。

■⽤語解説
注１）磁気共鳴電気特性トモグラフィ︓ラジオ周波数の電流によって発⽣する電磁場を⽤いて、電磁気学の基本を記述する⽀配⽅程式であるマクスウェル⽅程式に基づいた物理解析モデル（時間、空間等の値および値の関係を規定する⼀連の数学⽅程式）を数値的に解くことで電気特性を推定する。
注２）体内組織電気特性推定法︓⽣体内の⽣体組織を体外で計測し、推定する⼿法。例として、Electrical
impedance tomography (EIT)、Magnetic induction tomography (MIT)、Magnetic resonance electrical
impedance tomography (MREIT)、Magnetoacoustic tomography with magnetic induction (MAT-MI)などがあります。
注３）空間分解能︓空間または物体内で識別可能な 2 点間の距離のこと
注４）安定化項︓⽅程式の不安定解(振動やアーティファクト)を抑えるためにその⽅程式に導⼊される補正項
注５）エンドツーエンド（end-to-end）︓⼊⼒データが与えられてから結果を出⼒するまで多段の処理過程
注６）ニューラルネットワーク︓脳内の神経細胞（ニューロン）のネットワーク構造を模した数学モデル。データから学習できるという特徴を持っている。
注７）デジタルファントム︓評価中の部位と同等な特性分布を持つイメージデータ-2-

■論⽂情報タイトル︓Physics-Coupled Neural Network Magnetic Resonance Electrical Property Tomography(MREPT) for Conductivity Reconstruction
著者︓Adan Jafet Garcia Inda, Shao Ying Huang, Nevrez İmamoğlu, Wenwei Yu
雑誌名︓IEEE Transactions on Image Processing, Vol.31
DOI︓10.1109/tip.2022.3172220

本件に関するお問い合わせ〈研究内容について〉
千葉⼤学フロンティア医⼯学センター・兪
TEL: 043-290-3231

⽂偉

メール︓yuwill＠faculty.chiba-u.jp〈報道担当〉
千葉⼤学企画部渉外企画課広報室
TEL: 043-290-2018

メール︓koho-press@chiba-u.jp-3-