私が歩んできた磁気共鳴医学の道名古屋大学 脳とこころの研究センター/
名古屋大学大学院医学系研究科 総合保健学専攻
バイオメディカルイメージング情報科学
教授
礒田 治夫

本講義のねらい• 私の個人的な経歴 「私の履歴書」 を辿りながら、どのような経緯で研究を進めて来たか をお話したいと思います。
• 学生さん や 若い研究者 を含めた皆様にとって、何かの刺激、セレンディピティになれば 幸です。
• 次のような内容を含みます「凍結治療領域の画像化」、「凍結治療装置開発」、「脳機能解析」、「流れの可視化の試み」、「脳血管機能解析」、「脳動脈瘤の血流解析」、「ソフト開発」、「起業」

私の履歴書 1

私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた

私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った
機械いじり（タイヤ、歯車）が好きだった私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った
機械いじり（タイヤ、歯車）が好きだった

大学進学時に、工学部進学を最初に考えたが、兄の影響を受けて医師を志すことに私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った
機械いじり（タイヤ、歯車）が好きだった

大学進学時に、工学部進学を最初に考えたが、兄の影響を受けて医師を志すことに

浜松医大の3年から5年時に第2内科の肝臓グループ（金井先生、中島先生）の実験の手伝い（肝癌担癌ラットの血中からAFPを除去し、延命を狙う研究）→ 動物実験の手技をマスター

私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った
機械いじり（タイヤ、歯車）が好きだった

大学進学時に、工学部進学を最初に考えたが、兄の影響を受けて医師を志すことに

浜松医大の3年から5年時に第2内科の肝臓グループ（金井先生、中島先生）の実験の手伝い（肝癌担癌ラットの血中からAFPを除去し、延命を狙う研究）→ 動物実験の手技をマスター

放射線科の真野先生（日本におけるMRIのパイオニア）から放射線科入局を勧められた

1984年

真野勇（1984）「NMR診断法 : 基礎から臨床まで」秀潤社

私の履歴書 1
幼稚園時
父から「かがくしゃ になったら」と言われた
小学生低学年時
エジソン、アインシュタイン
ニュートンの伝記を読み、将来は発明王か科学者になりたいと思った
機械いじり（タイヤ、歯車）が好きだった

大学進学時に、工学部進学を最初に考えたが、兄の影響を受けて医師を志すことに

浜松医大の3年から5年時に第2内科の肝臓グループ（金井先生、中島先生）の実験の手伝い（肝癌担癌ラットの血中からAFPを除去し、延命を狙う研究）→ 動物実験の手技をマスター

放射線科の真野先生（日本におけるMRIのパイオニア）から放射線科入局を勧められた

1984年

1986年頃

大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行った凍結治療装置

上田尚樹. 凍結療法
上田尚樹（2011）"凍結療法 - 「冷たいか、熱いか(ヨハネの黙示録)」” JIRAテクニカルレポート通巻第41号), pp.1-5

MR-guided cryosurgery
for liver cancer©⽇⽴メディコ

AIRIS Ⅱ

（Case from
Hokkaido Univ.）

Contrast CT arterial
phase

Contrast CT
equilibrium phase

Open type MR scanner
MR-guided cryosurgery
After cryosurgery

東京慈恵会医科⼤学
附属柏病院
術者は最上拓司先⽣

MR-guided cryosurgery

1 Mo

3 Mo

12 Mo

北海道⼤学
清⽔匠先⽣のご厚意によるIce ball imaging during cryosurgery using MRI
Before cryosurgery

1 min after freezing

35 min aPer thawing

55 min after thawing

An MR image of
PVA gel incontact with dry
ice for 9min

A photo of PVA
gel in contact
with dry ice for
9min
GRE MR images and a photo of the PVA gel in contact
with dry ice
Isoda H. Nippon Igaku Hoshasen
Gakkai Zasshi 1989;49:1096–1101.

GRE MR images from the beginningof freezing to the end of thawing
Isoda H. Nippon Igaku Hoshasen
Gakkai Zasshi 1989;49:1499–1508.

Ice ball imaging during cryosurgery using CT
Non contrast enhanced Non contrast enhanced
CT image 1 min after
CT image before
freezing
freezing
CT image of
PVA gel incontact withdryice for 1
min

CT image of
PVA gel incontact withdryice for 11
min

Photo of PVA
gel in contact
with dryice
forl 11 min

Non contrast enhanced CT
Contrast enhanced CT
image immediately afterimage immediately afterthawing
thawing
CT images of the PVA gel in contact with dryice
CT images from the beginning of freezing to the end of thawing
Isoda H. et al. Sequential MRI and CT monitoring in cryosurgery--an experimental study in rats.
Nihon Igaku Hoshasen Gakkai Zasshi. 1989;49:1499-508.

Morrison PR, J Magn Reson Imaging.
2008; 27:410-420.

Temperature-Sensitive Frozen-Tissue Imaging
for Cryoablation Monitoring Using STIR-UTE MRI

-40℃
-8℃

Tokuda J, et al. Invest Radiol. 2020;55:310-317.

Temperature-Sensitive Frozen-Tissue Imaging
for Cryoablation Monitoring Using STIR-UTE MRITokuda J, et al. Invest Radiol. 2020;55:310-317.

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。
2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月
浜医、JST、ツインバード、
日本ゼオンと

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォン
浜松医科⼤学を⽤いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
名古屋⼤学
ツインバード⽇本ゼオン

プローブの凝縮部

研究の特⻑

FPSCまたは液体窒素で冷やしたア
ルミブロックで冷却・サーモサイフォン
・FPSCを⽤いた凍結治療装置の開発④冷媒ガスが急上昇③液体冷媒が流入熱で気化①冷却された冷媒ガスが凝縮して滴下本体は銅パイプ
先端以外は二重菅構造（外菅はステンレスなどを使用）による断熱が必須②冷却されて液化した冷媒が溜まる

アイルボール
形成部

凍結ニードルFPSC低温恒温槽
または液体窒素で冷却

直結型凍結治療装置

乳癌
アイスボール乳癌
アイスボール

冷熱源型凍結治療装置

FPSC低温恒温槽で冷却したアルミブロック（-147℃）を⽤いた冷熱源型凍結治療装置のファントーム実験（その2）

30秒後

5分後
3.7×1.7cm

10分後
4.2×2.3cm

15分後

20分後

25分後

4.1×2.7cm

4.1×3.1cm

3.6×3.3cm

30分後
3.5×3.4cm

ニードル中部は凝縮部
温度が-80℃以下で機能し、約-45℃

I3-80C-L270-ID90 #2、エチレン 0.99g＋ FPSCを用いた低温恒温槽
ニードルから10mm?

ニードルから5mm?
移行部

ニードル遠位

ニードル中央凝縮部

アルミブロックは3個使用

液体窒素で冷却したアルミブロック（-196℃）を⽤いた
冷熱源型凍結治療装置のファントーム実験

1分後

5分後
4.4×1.4cm

10分後
4.5×2.2cm

15分後

20分後

25分後

4.5×2.7cm

4.5×3.1cm

4.5×3.5cm
I3-80C-L270-ID90 #2、エチレン 0.99g＋ 液体窒素で冷やした冷熱源

凝縮部温度が-120℃で、ニードル温度は約-70℃

ニードルから10mm
ニードルから5mm

30分後
4.6×3.7cm

ニードル遠位から①

ニードル遠位から②ニードル遠位から③移行部
ニードル遠位から④

凝縮部

家兎を⽤いた動物実験•新型プローブ（I3-80C-L270-ID90 #2、三重管、ニードル径3mm、ニードル⻑80mm、導液管内径0.90mm、冷媒はエチレン0.99g）•担癌家兎（VX2を右⼤腿部に移植した⽇本⽩⾊種）8⽻

アイスボー
ルは低輝度
アルミブロック

USディスプレイ•冷熱源型：アルミブロックは5分毎に脱着• アルミブロックを-196℃に冷却: 7⽻• アルミブロックを-140℃に冷却: 1⽻懸架装置•30分の凍結、10分の⾃然解凍、30分の凍結
凍結プローブ

アルミブロック
懸架装置
プローブ
プローブ
表⾯も凍結
している

家兎
USプローブ

家兎

液体窒素容器家兎右⼤腿部磁気共鳴(MR)による術前・術後のモニター
術前

術後20分

術後2⽇
凍結壊死領域

アイスボール腫瘍

Dynamic study動脈相

T1強調冠状断像

造影T1強調冠状断像
凍結壊死領域腫瘍
アイスボールDynamic study動脈相

T1強調横断像

造影T1強調横断像

腫瘤の⼤きさはアイスボールの⼤きさは
凍結壊死の⼤きさは
平均 38x11x13 mm
平均 52x20x38 mm
平均 56x29x43mm
移植されたVX2は８⽻中、6⽻は同定できず、凍結壊死に陥っていたと考えられた。
2⽻ではアイスボールの範囲外の腫瘍辺縁部に微⼩の癌組織の残存が疑われた。

画像は冷熱源を-196℃に冷却した場合

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。
2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。
2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月

2014-2015年
戦略的基盤技術高度化支援事業 名古屋大学
浜松医大（サポイン事業）株式会社タイショー
日本ゼオン

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。
2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月

2014-2015年
戦略的基盤技術高度化支援事業 名古屋大学
浜松医大（サポイン事業）株式会社タイショー
日本ゼオン
第41回 日本低温医学会会長 (2014年)
第19回 国際凍結治療学会会長 (2017年）
リトアニアで開催

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月

2014-2015年
戦略的基盤技術高度化支援事業 名古屋大学
浜松医大（サポイン事業）株式会社タイショー
日本ゼオン
第41回 日本低温医学会会長 (2014年)
第19回 国際凍結治療学会会長 (2017年）
リトアニアで開催

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた

精神科と共同研究

1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。
2009-2012年

平成２０年度採択育成研究「フリーピストン型スターリング冷凍機とサーモサイフォンを用いた深部腫瘍性病変の凍結治療装置開発」
2009年４月～2012年３月

1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究
2010年-

本学に赴任
脳とこころの研究センター
2014-2015年
戦略的基盤技術高度化支援事業 名古屋大学
浜松医大（サポイン事業）株式会社タイショー
日本ゼオン
第41回 日本低温医学会会長 (2014年)
第19回 国際凍結治療学会会長 (2017年）
リトアニアで開催

磁気共鳴(MR)画像を用いた脳機能解析
磁気共鳴スペクトロスコ
ピー (magnetic
resonance spectroscopy,
MRS)

脳内の活動
部位を知る

MRS

脳内代謝産物の局在と量を知る
非侵襲的に *+,'arterial spin labeling (ASL)
脳血流を知る MR 灌流画像 (MR perfusion)

左⼿のtapping施⾏時のfMRI

機能的磁気共鳴法(functional MRI, fMRI)

神経線維の走行位
置、健康状態を知る

脳形態と特定の因子（性別、年齢、
生活習慣、精神疾患）の関係を知る-./01234"#567

拡散テンソル画像法(diffusion tensor
imaging, DTI)

大幸キャンパス3T 磁気共鳴装置

809:;<=>!"#$"#$%&'()

画素に基づいた脳形態計測(voxel-based morphometry,VBM)

functional MRI（fMRI, 機能的磁気共鳴法)の原理
マトリックス数• Bold (blood oxygenationlevel dependent) 効果
神経細胞の活動増加

64

MR信号
Oxy-HbDeoxy-Hb

64

39

3×3×3
mm ボクセル

酸素消費量の増加
deoxy-Hb 濃度が微妙に上昇(MR信号は低下）

MR信号64×64×39= 159,744個

脳⾎流量の急激な増加

時間

oxy-Hb濃度が急激に増⼤(MR信号は上昇)
MR信号の増強

ボリューム

2.5秒

2.5秒

時間
エピファニオ･バガリナオ, 礒⽥ 治夫． 整形・災害外科 2016; 59: 309-316.

Ozawa F, Matsuo K, Kato C, Nakai T, Isoda H, Takehara Y, Moriya T,
Sakahara H. The effects of listening comprehension of various genres ofliterature on response in the linguistic area: an fMRI study. Neuroreport.
2000;11:1141-3

脳を関心領域に分割
経時的信号変化が同期している
部位が赤い
10

0.8

20
0.6

30
40

0.4

50
0.2

60
70

0

80
-0.2

90

各領域の経時的信号変化

20

40

60

80

結合マトリックス
エピファニオ･バガリナオ, 礒⽥ 治夫． 整形・災害外科 2016; 59: 309-316.

安静時脳機能解析
Resting state functional
MR Imaging

Resting state networks
Auditory
Default Mode
Network （DMN）

Languagehttps://www.deed-jp.com/magfhy.html

Sensorimotor

2023.6.14

Primary visual
Right executive
control network
Left executive
control network
Menon V, et al. Neuropsychopharmacology. 2022;47:90-103.

当研究室に関係した脳機能研究• 認知処理切り替え機能を検査する臨床fMRIの開発 -若年群と高齢群の比較– 吉田旭宏、山本遼• 安静時脳内ネットワークと認知機能との関連について– 長村晶生• 安静時時共鳴画像における動的機能的接続性の再現性の検討– 佐伯泰典• DWIにおけるfixel-based analysisのBMRCシーケンスでの再現性検討– 天野恵太
敬称略

Front Hum Neurosci. 2018;12:148.

Front Hum Neurosci. 2018;12:158.

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置で得られたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

科研費取得
1996-1997年

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置で得られたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

1995年(10か月）に
シカゴ大学留学
科研費取得
1996-1997年

自然消失した 破裂後の前交通動脈瘤

Isoda H, Mohazab HR, Ramsey RG. AJR Am J Roentgenol. 1996 ;167:536-7.

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置で得られたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

1995年(10か月）に
シカゴ大学留学
科研費取得
1996-1997年

磁気共鳴血管撮影（MRA）• 非造影3D TOF MRAの欠点• 遅い血流や乱流のある部位は描出不良• 脳動脈瘤や内頸動脈起始部背側部

頚動脈分岐部
前交通動脈瘤

非造影3D TOF MRA

造影 3D MRA

• Isoda H, et al. J Comput Assist Tomogr. 2000;24:308-15.
• Isoda H, et al. Eur Radiol. 2007;17:1221-5.

• 解決方法• MRAの撮影パラメータの変更 (短いTE、長いTR)• Isoda H, et al. MR angiography of aneurysm models of various shapes
and neck sizes. AJNR Am J Neuroradiol. 1997;18:1463-1472.

Terminal type 動脈瘤
モデルのMRAIsoda H, et al. MR angiography of aneurysm models of various shapes
and neck sizes. AJNR Am J Neuroradiol. 1997;18:1463-1472.

120/7/10

20/7/30

120/7/10

20/7/30

120/7/30

120/7/30

Isoda H, et al. MR angiography of aneurysm models of various shapes
and neck sizes. AJNR Am J Neuroradiol. 1997;18:1463-1472.

TR/TE/FA

TR/TE/FA

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

脳動脈瘤を発見するのみでは、患者に利益がない場合もあることを知り（治療に伴うリスク、動脈瘤を持っていると自覚した患者の心理的不安は解消できない）、
脳動脈瘤の発生、増大、破裂が画像から推定できることが必要と思った

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置でえられたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

1995年(10か月）に
シカゴ大学留学
科研費取得
1996-1997年

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

脳動脈瘤を発見するのみでは、患者に利益がない場合もあることを知り（治療に伴うリスク、動脈瘤を持っていると自覚した患者の心理的不安は解消できない）、
脳動脈瘤の発生、増大、破裂が画像から推定できることが必要と思った

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置でえられたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

1995年(10か月）に
シカゴ大学留学
科研費取得
1996-1997年

血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

Laser doppler velocimetry (LDV)

脳動脈瘤モデルのLDV解析

粒子画像速度測定（Particle image velocimetry,
PIV）

Light Source

CCD Camera

Seeded Flow

2cm/s
Y

Interrogation
area

X

Image

Particle imaget + t’
t

4cm/s

Flow Vector

Particle image velocimetry

脳動脈瘤モデルのPIV

脳動脈瘤モデルのTagged MRI

Isoda H, et al. AJNR Am J Neuroradiol. 1999;20:807-11.

Tagged MR image velocimetry

2cm/s
4cm/s

Tagged MR image

Tagged MR image velocimetry

脳動脈瘤モデルの血流解析

Tagged MR image velocimetry

渦度

せん断
ひずみ

拡張期

収縮期

脳動脈瘤モデルのMRA
Isoda H, et al. AJNR Am J Neuroradiol 2003;24:604–607

Tagged MR image velocimetryによる脊髄運動の検討

Tagged MR imaging

PIV 解析後

Kohgo H, Isoda H, et al. J Comput Assist Tomogr. 2006;30:111-5.

FIESTA

Tagged MRI

健常人短軸像（44歳）

PIV解析後オプティカルフロー解析を用いたタグ標識磁気共鳴法によるヒト心筋運動解
析

apex
mid
base
矢印方向が正

80

apex
mid
base

60

Velocity［mm/sec］

40
20

0

-20

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

-40
-60
-80

Time［sec］

短軸データを基にした回旋方向の解析結果

Tabata D, Isoda H,et al. Radiol Phys
Technol. 2018;11202-211.

巨視的磁化
Z’
静磁場 H
縦磁化

横磁化

Y’
X’

回転座標系で考える位相

シネ位相コントラス磁気共鳴法（Cine Phase Contrast [PC] MRI）の原理
Z
バイポーラー
グラジエントYX

時間

3軸にエンコードでき、
速度3成分が得られる
位相シフト

速い流速
遅い流速
静止組織

時間
速度に依存して生じた位相シフトバイポーラーグラジエントと生じた位相シフトとの関係

R→Lが
高輝度

A→Pが
高輝度

S→Iが
高輝度

2次元シネ位相コントラス磁気共鳴法(2D cine phase contrast MRI, 2D cine PC MRI)

マグニチュード画像

位相情報を合成して得たベクトルマップ(東北大学工学部との共同研究）

X方向にエンコード
した位相画像Y方向にエンコードした
位相画像

2D PC cine MRIにおける位相画像と速度の関係「速度＝位相画像のピクセル値」

私の履歴書 2 1986年頃
大学院に入学後、近隣の聖隷浜松病院に導入された旭 Mark-J システムの診断業務に関わることができた
1986-1987年

凍結治療による病変の信号変化をMRでモニターする研究を行うことができた。

脳動脈瘤を発見するのみでは、患者に利益がない場合もあることを知り（治療に伴うリスク、動脈瘤を持っていると自覚した患者の心理的不安は解消できない）、
脳動脈瘤の発生、増大、破裂が画像から推定できることが必要と思った

精神科と共同研究
1990年-

脳機能研究

電総研・産総研の中井博士と共同研究

1990年-

大学卒業後、帰局した折、新たに導入されたMR装置でえられたMRAの画像に感動。MRAの研究に没頭。

科研費取得
1996-1997年

血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

私の履歴書 3
血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

3D cine PC MRI (4D Flow MRI)との 出会い

2004年

2次元シネ位相コントラス磁気共鳴法(2D cine phase contrast MRI, 2D cine PC MRI)

マグニチュード画像

位相情報を合成して得たベクトルマップ(東北大学工学部との共同研究）

X方向にエンコード
した位相画像Y方向にエンコードした
位相画像

2D PC cine MRIにおける位相画像と速度の関係「速度＝位相画像のピクセル値」

4D Flow MRIのエンコーディング

Markl M. et al. Timeresolved three-dimensional
phase-contrast MRI. J Magn Reson Imaging.
2003;17:499-506

3次元シネ位相コントラス磁気共鳴法(3D cine phase contrast MRI, 4D Flow MRI)VENC（−）

subtraction

VENC（x）
VENC（y）
VENC（z）

Markl M. et al. Timeresolved three-dimensional phase-contrast MRI.
J Magn Reson Imaging. 2003;17:499-506

Yasuo Takehara, MD
Haruo Isoda, MD
Kiyoshi Nagasawa

Masaya Hirano

NobertPelc, PhD

2022年8月にロサンゼルスで開催されたSociety for magnetic resonance angiography での一コマ

私の履歴書 3
血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

3D cine PC MRI (4D Flow MRI)との 出会い

2004年

独立行政法人情報処理推進機構

血流解析ソフト
Flovaの開発

R’Techと共同研究https://r-tech.co.jp/product/flova/index.html

脳動脈瘤の血流解析

BASCA

aneurysm

3D TOF MRA

壁剪断応⼒図OSI 図

3次元 ベクトル図

3次元 流線図

3次元 粒⼦追跡図

3次元シネ位相コントラスト磁気共鳴法（3D cine phasecontrast MR imaging [4D-Flow]）を⽤いた⾎流解析

Isoda H et al. Neuroradiology 2010;52:921-928

私の履歴書 3
血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

3D cine PC MRI (4D Flow MRI)との 出会い

2004年

独立行政法人情報処理推進機構

血流解析ソフト
Flovaの開発

R’Techと共同研究

文科省特別教育研究経費

FlovaにCFD計算
補助の機能を付加

R’Techと共同研究

MRFD と CFD についてl 脳血管血流動態を評価する方法には、磁気共鳴流体解析 (magnetic resonance fluid dynamics,
MRFD) や計算流体解析 (computational fluid dynamics, CFD) がある1,2l MRFDは、4D Flow MRI3 データを利用した血流動態解析法
磁気共鳴流体解析 (MRFD)

計算流体解析 (CFD)

3次元速度ベクトル図

3次元速度ベクトル図３

短時間に解析ができるが、時間分解能と空間分解能が低く、精度が悪い

高時間、高空間分解能の精度の高い結果を得る
ことができるが、解析に手間と時間が掛かる

1. Isoda H, et al. Neuroradiology 2010; 52: 913-920.
2. Isoda H, et al. Neuroradiology 2010; 52: 921-928.
3. Markl M, et al. J Magn Reson Imaging 2003; 17: 499-506.

A-com動脈瘤

3次元流線図

WSS 図

CFD

MRFD

私の履歴書 3
血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

3D cine PC MRI (4D Flow MRI)との 出会いフローテックリサーチ（FTR）の起業
2004年

独立行政法人情報処理推進機構

血流解析ソフト
Flovaの開発

R’Techと共同研究

文科省特別教育研究経費

FlovaにCFD補助の機能を付加

大学発ベンチャー

R’Techと共同研究

横浜国立大学
R’Techと共同研究

https://www.ft-r.jp 2023.5.2

私の履歴書 3
血管病変には血流動態が重要な役割を果たすため、ヒトから直接血流情報を取得する方法を模索していた。
科研費取得
2000-2001年

3D cine PC MRI (4D Flow MRI)との 出会い

大学発ベンチャーフローテックリサーチ（FTR）の起業
2004年

横浜国立大学
R’Tech
と共同研究

独立行政法人情報処理推進機構

血流解析ソフト
Flovaの開発

R’Techと共同研究

文科省特別教育研究経費

FlovaにCFD補助の機能を付加

R’Techと共同研究

脳動脈瘤の血流解析
研究を進める
科研費取得
2013-2015年、2021-2023年

脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と血流解析の意義– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流動態– 当研究室の脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態解析

脳動脈瘤とクモ膜下出血

CT

最大輝度投影法(MIP)

サーフェスレンダリング法

脳動脈瘤とクモ膜下出血

CT

最大輝度投影法(MIP)

サーフェスレンダリング法

脳表の解剖図
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

1. 頭皮、皮下脂肪
2. 頭皮の動静脈
3. 帽状腱膜
4. 帽状腱膜下腔と骨膜
5. 頭蓋骨の板間静脈
6. 硬膜
7.クモ膜
8.クモ膜顆粒
9. 皮質静脈10. 軟膜11. 軟膜動脈
12. 血管周囲腔
13. 大脳鎌

Osborn(1996). Handbook of Neuroradiology: Brain and skull, Mosby

脳動脈瘤、クモ膜下出血

CT

最大輝度投影法(MIP)

サーフェスレンダリング法

クモ膜下出血• 原因– クモ膜下出血の原因の約 80% が脳動脈瘤• 症状– 突然始まる、強い持続性の頭痛（「金属バット、ハンマーで殴られたような」）• 合併症– 血腫の影響で脳の動脈攣縮→脳梗塞（発症後4日から14日）– くも膜下出血による髄液循環不全→水頭症• 治療– 手術：クリッピング– 血管内治療：コイル塞栓術、ステント、flow diverter脳動脈瘤 と その血流解析の意義• 脳動脈瘤有病率：2～5%• 動脈瘤破裂率：年間1%• 破裂後の予後：死亡 1/2・後遺症 1/4・社会復帰 1/4• 現在の脳動脈瘤破裂リスク推定：– 動脈瘤のサイズ・位置・形状– 患者のクモ膜下出血歴や家族歴・年齢・併存疾患 など• 血管内治療と開頭クリッピング術のリスク：5～10%• 脳動脈瘤の発生・成長・破裂に脳動脈瘤血流動態が深く関与• 脳動脈瘤の血流動態解析で脳動脈瘤破裂リスクが推定可能か？

脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と血流解析の意義– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流動態– 当研究室の脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態解析

脳動脈瘤には好発部位が存在する• 脳動脈瘤– 内頸動脈後交通動脈分岐部– 前交通動脈– 中大脳動脈分岐部• 解離性大動脈瘤：頚部大血管起始部を血液流入部

血流動態が変化すると病変が発生• 血流に富んだ脳腫瘍の出現後に脳動脈瘤が出現することが知られている。

動脈瘤

脳腫瘍

脳腫瘍

血管芽腫の６７歳女性（春江病院 河村 泰孝 先生のご厚意による）

血流動態が変化すると病変が発生• 一側内頸動脈閉塞後に脳動脈瘤が発生することが知られている。

Rt. IC serpentine
aneurysm

Rt.IC閉塞後６ヶ月経過
Rt.IC閉塞後９年経過

Neuroradiology
2002;44:604-609

大動脈縮窄症

• 脳動脈瘤発生
頻度は10%The Ciba collecXon of
medical illustraXon; vol 5

以上の事から血流動態に伴う血管壁の主応力や剪断応力などが脳動脈瘤の発生や進行の重要な因子の一つ

血管壁の構造と血管壁に加わる力
内皮細胞
（内膜）

血流

血圧

r

速度

ベク

WS
S

内弾性板
中膜

トル

u

平滑筋細胞
細胞外基質（コラーゲン等）（注）・壁細胞（mural cell）は平滑筋細胞と周皮細胞を含む・細胞外基質はマトリックスメタロプロテアーゼ（MMP）
外弾性板（脳血管では殆ど認めない）
により変性する

外膜
細胞外基質
平滑筋細胞

du
μ
WSS ＝

dr
血圧 ＝ 法線応力
u：血管内の血流速度ベクトル
これらの機械的ストレスが内皮
r：血管壁から血流速度ベクトルまでの距離
細胞に応答反応を引き起こすメ
WSS (wall shear stress)：壁剪断応力、壁ずり応力
カニズムが近年解明されつつあ
μ：血液の粘度る
du/dr ：剪断速度（ずり速度、速度勾配）
礒田 他, 画像診断 2014;34:1421-1432

問 題・内径4mmの血管に平均流速40cm/sの血流が流れた時
・内径15mmの血管に平均流速80cm/sの血流が流れた時に内皮細胞が感じる血流の速さはヒトの 1ｍ目の前 を動く次の物のうちどの程度でしょうか
？
• 歩く人
• 走る人
• 自転車
• 自動車
• 特急列車• 新幹線• リニアモーターカー• ジェット機• ロケット＊層流の剪断速度＝（4＊流量）/（π＊半径3）• 剪断速度– 内径4mmの血管に平均流速40cm/s： 800/s– 内径15mmの血管に平均流速80cm/s： 213/s– ヒトの1ｍ目の前を動く次の物• 人が歩く（秒速 1.1m/s 、時速 4km/h)： 1.1/s• 人が走る（秒速 3.3m/s 、時速 12km/h)： 3.3/s• 自転車（秒速 10m/s、時速 36km/h)： 10/s
• 車（秒速 20m/s、時速 72km/h）： 20/s
• 特急列車（秒速 33.3m/s、時速 120km/h)：33.3/s• 新幹線（秒速 69m/s、時速 250km)： 69/s
• リニアモーターカー（秒速139m/s、時速 500km)： 139/s• ジェット機（秒速 278m/s、時速 1000km）： 278/s• ロケット（秒速 0.7-11.2km/s、時速 2500km/hー４万km/h) ： 700-11200/s

Malek et al. Hemodaynamic shear stress and its role in atherosclerosis. JAMA 1999:282;2035-2042

血管壁剪断応力 (WSS) が血管におよぼす効果
低いWSS、
乱流性

適度な強さのWSS、層流性非常に強いWSS

血管収縮
白血球接着
血栓形成
内膜肥厚
アポトーシス
動脈硬化促進正常な血管機能維持
血管拡張
抗血栓
抗アポトーシス
抗動脈硬化

内皮の剥離・傷害
血栓形成
血管拡張・蛇行動脈瘤
血管病の発生

Malek et al. Hemodaynamic shear stress and its role in atherosclerosis. JAMA 1999:282;2035-2042

脳動脈瘤の血流解析
血管壁に加わる力は「血圧」と「WSS」
血流

血圧

r

速度
ベク
トル

血管壁剪断応力 (WSS)= (粘度)×(du/dr)uWSS

aneurysm

内皮細胞

3D TOF
MRA

血管壁

剪断応力による内皮細胞の形態変化 (24時間)

3D cine PC MRI (経時的3次元画像で各ボクセルが速度3成分を持つ）の脳動脈瘤
血流解析への応用

３次元ベクトル図

３次元流線図剪断応力による血管壁の反応
血管壁剪断応力 （血流動態）
血管内皮細胞を刺激

2

15 dyne/cm

3次元流線図平均WSS

OSI(Isoda H et al. Neuroradiology 2010;52:921-928)

遺伝子発現
様々な化学物質産生
血管内皮細胞の応答

血管壁の変化（血管病変）±0～4 dyne/cm2
Malek et al. JAMA 1999:282;2035-2042

血管形態の変化

血流解析による血管機能の評価。
将来の脳動脈瘤発生・成長・破裂の推定、脳動脈瘤の発生や成長の予防や治療方針決定に役立つことを目指す。

流れずり応力の細胞内情報伝達経路
Ca2+

Ca2+

Ca2+

Ca2+

獨協大学 安藤 譲二 先生のご厚意による

P2X4を介した血流センシングが循環系の機能調節に果たす役割

血流

ATP

Ca2+
P2X4チャネル

ずり応力
カベオラ

Ca2+
eNOS

遺伝子応答
核

内皮細胞

NO
獨協大学 安藤 譲二 先生のご厚意による血圧の調節
血流増加による血管拡張反応
血流変化に適応する血管の再構築

脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と血流解析の意義– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流動態– 当研究室の脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態解析

表2

各血流解析法の比較
インビボ(invivo)vivo)
インビボ（in

インビトロ (in vitro)

インシリコ (in silico)

実験流体力学 (EFD)

計算流体力学 (CFD)

空間分解能

1mm以下

1mm以下

磁気共鳴流体力学(MRFD)
1mm

時間分解能

数ミリ秒も可数ミリ秒も可約50ミリ秒信頼性

モデル形状、実験条件に依存

最も信頼性高いが、血管形状・仮説・境界条件に依存

空間分解能、時間分解能は他と比べ劣る

モデル作成：
数日～１週間モデリング、メッシュ作成：
2～3時間

検査時間：20分程度

測定：数時間～数日

計算：3～15時間

後処理：20分程度

血流解析法

工程と時間

処理時間は目安を示した。処理血管の大きさや条件により異なる。
EFD, experimental fluid dynamics
CFD, computational fluid dynamics
MRFD, magnetic resonance fluid dynamics
EFDには、粒子画像流速測定法（particle image velocimetry, PIV)やレーザードップラー流速測定法（laser Doppler velocimetry, LDV）などが含まれる

インビボ

相補的

インビトロ

正確な血流解析
血管病変と血流動態の関連を解明予防、治療方針決定、予後推定空間分解能、時間分解能に問題あり

相補的インシリコン

相補的

形状、実験条件に問題あり

仮説、形状、境界条件に問題あり

IC-PC動脈瘤

CFD

収縮期流線図MRFD

BA-SCA動脈瘤
BASCA
aneurysm

3D TO MRA

3次元ベクトル図

WSS 図

3次元流線図

MRFD

OSI 図

3次元粒子追跡図IC-PC動脈瘤
Streamline

WSS

CFD

MRFD

右ICPC動脈瘤

aneurysm

axial view
aneurysm

rt. anterior
oblique view
(diameter: 8mm)

3D TOF MRA

3次元流線図

MRFD

WSS 図

A-com動脈瘤
3次元流線図

WSS 図

CFD

MRFD

脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と血流解析の意義– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流動態– 当研究室の脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態解析

空間分解能が4D Flow MRIの精度に与える影響

Fukuyama, et al. MRMS 2017; 16; 311–316.

最高流速の誤差率

断面平均流速の誤差率

内径に対するピクセルサイズの割合 ＜ 10%
最高流速の誤差率 ＜ 10%
内径に対するピクセルサイズの割合 ＜ 30%
断面平均流速の誤差率 ＜ 10%
本実験時に、 3mm管は上記の誤差率を満たさなかったが、近年のSNRの優れた装置、受信コイルでは上記を満たす

!"#$%&'((MRFD))*+%&'(( CFD),%-,./CFD

MRFD

収縮期血流量を用いたシリコン製脳動脈瘤モデル流体実験

!"#$%&'((MRFD))*+%&'(( CFD)
,01234(wall shear stress, WSS),./

AP
view
PA
view
CFD

MRFD

流速とWSSの基準値に対する相関r = 0.94

r = 0.89

r = 0.76

r = 0.63

r = 0.93

脳血管4D Flow MRIの精度について• 流速はCFDなどの基準値と比較すると低値であるが、中等度以上の相関がある• 壁剪断応力(WSS) はCFDなどの基準値と比較すると低値であるが、中等度以上の相関があり、相対的な分布はほぼ同様• 流線のパターンはCFDなどと比較するとよく相関している– Boussel, et al. Mag Reson Med 2009;61:409-417– Isoda, et al. Neuroradiology 2010;52:913–920– van Ooij, et al. AJNR 2013;34:1785–1791• CFDや粒子画像流速測定法（PIV）などの空間分解能を4D Flow MRI程度に下げると、流速、WSSの差はなくなる– Roloff C, et al. J Neurointervent Surg 2019;11:275-282– Brindise,et al. J R Soc Interface 2019; 16:20190465.
– Medero, et al. Ann Biomed Eng 2020;48:2484-2493

MRFD と CFD

MRFD

4D flow MRIRegion growing法で作成された形状

3次元速度ベクトルの描出

境界条件

CFD

MRFDで算出した各血管の血流量
血管形状をメッシュに分割

シミュレーションの為の境界条件を入力

3次元速度ベクトルの算出

脳血管の計算流体解析 (CFD) に用いる血管形状に、回転血管撮影やCT画像の替わりにMRAが使用できるか否か？

A

c b

a

B
c

d

d
e

e
f

f

実験の概略
silicone model of An
Coriolis flow meter

FlowexperimentmicroCT
imaging

microCT image data

3D RA
imagingCT
imaging

MR imaging (3D TOF
MRA, 3D cine PC MR)

RA image data

CTA image data

3D TOF MRA image data

4 analyst create geometries based on image datasets
STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

STL of An

MR Fluid
dynamics (MRFD)

Flow inf.

Flow inf.

CFD

CFD
ResultResultResultResultResultResultResultResultResultResultResultResultResult3つの異なるモダリティから得られた血管径、断面最大速度、空間平均WSSについての、クラス内相関と、解析者間変動の95%信頼区間の下限と上限
Evaluation items
Vascular diameters

Cross section maximum velocities

Spatially averaged WSS

Modality
RA
CTA
MRA
RA
CTA
MRA
RA
CTA
MRA

ICC (95% CI) of inter-analyst variability
0.995 (0.974-1.000)
0.989 (0.940-1.000)
0.970 (0.844-0.999)
0.943 (0.729-0.998)
0.586 (0.040-0.986)
0.857 (0.458-0.996)
0.960 (0.839-0.997)
0.882 (0.595-0.991)
0.922 (0.709-0.994)

ICC, intraclass correlation; CI, confidence interval; RA, three dimensional rotational
angiography; CTA, computed tomography angiography; MRA, magnetic resonanceangiography

血管径血管内外のコントラスト

4500
2500
500
0

5

10

Distance [mm]600

Pixel value

600

Pixel value

Pixel value

6500

-1500

MRA

CTA

RA

400
200
0

0

5

10

Distance [mm]

400
200
0

0

5

10

Distance [mm]

断面最高流速RESULTS

Spatially averaged WSS

RESULTS

WSS distribu+on

RESULTS

Streamlines脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と血流解析の意義– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流動態– 当研究室の脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態解析

主な血管壁のバイオマーカー：WSSとその誘導指数
Endothelial cells
Flow velocity profile

x

v WSS

𝒅𝒗
𝑾𝑺𝑺 = 𝝁𝒅𝒙

バイオマーカー意味壁剪断応力(wall shear stress,
WSS)

血管壁面に沿って流れる粘稠な
血液によって引き起こされる摩擦力

壁剪断応力空間勾配(spatial WSS
gradient, SWSSG)

WSS の空間的勾配

振動剪断指数(oscillatory shear
index, OSI)WSSの時間的揺らぎ

勾配振動数(gradient oscillatory
number, GON)SWSSG の時
間的揺らぎ

数式

WSS (vector), WSS = µ !" ￨Z=0!"

WSS (magnitude) = WSSSWSSG (vector), SWSSG =

!#$$#
!#$$$
𝑒% +
𝑒&
!%
!&

SWSSG (magnitude) = SWSSG
'
OSI =
(

1−

GON =1 −

#$$
#$$

$#$$,
$#$$,

'
=
(

&

1−

∫% #$$*+&∫% #$$ *+&=1−∫% $#$$,*+&∫% $#$$, *+SWSSG, OSI, GONの日本語の公式名称は知られていないが、ここでは英語名から適切と思われる
名称を記した。
μ：粘度
u：壁近傍の速度
Z：壁から法線方向の距離
X と Y：接平面の座標系
𝑒! ：i 軸方向の単位ベクトル脳動脈瘤の発生・増大・破裂における高WSSと低WSSを合わせた役割

脳動脈瘤発生

高WSS

内皮細胞による検知
壁細胞による MMP産生
平滑筋細胞の変化＋アポトーシス
内弾性板消失＋中膜菲薄
化

隆起形成

成長
壁細胞によるMMP産生

W る 速い高 突す
壁

細胞外基質変性
と細胞死

再

SS

に

衝

流

れ

循

低
環

な

ど

WS

の

遅

瘤内に両者
は共存しうるい

炎症誘発性内皮細胞

S

流

れ

瘤内の血液滞留時間延長
炎症性細胞侵潤によるMMP産生
細胞外基質変性と細胞死

ブレブ形成あり
形体変化→WSS変化
血栓形成あり炎症性細胞侵潤増加

Meng H, et al. High WSS or low WSS?
Complex interactions of hemodynamics
with intracranial aneurysm initiation,
growth, and rupture: toward a unifying
hypothesis. AJNR Am J Neuroradiol.
2014;35:1254-62. 図4の日本語訳

壁細胞を介する
経路
破裂/安定

炎症細胞を
介する経路

脳動脈瘤の発生・増大・破裂に果たす 高WSSと低WSSの血流動態に誘発される2つの生物学的反応経路
壁細胞を介する反応経路

炎症細胞を介する反応経路

血流鋭く噴射する速い血流

渦流、再循環などの遅い血流

血管壁のバイオマーカー

高WSSとpositive WSSG

低WSSと高OSI• 内皮細胞損傷• 内皮細胞交代• 壁細胞による MMP産生• 細胞外基質変性• 中膜菲薄化• 壁細胞アポトーシス• 透過性亢進や粘着性のある炎症誘発性
内皮細胞• 活性酸素増加• 炎症性細胞侵潤増加• マクロファージによるMMP産生• 血管平滑筋細胞増殖と遊走• 血栓形成病理生物学的反応で生じる血管形状の変化• 脳動脈瘤発生• 小さな動脈瘤の成長や破裂• ブレブの成長や破裂• 大きな動脈瘤• 動脈硬化性動脈瘤の増大と破裂反応経路に応じてよく見られる脳動脈瘤

Type Ⅰ（全脳動脈瘤の27%）• 4mm以下の小さな脳動脈瘤• 壁は均一に薄い• 手術時に内部の血流を透見可能• 壁に細胞が少ない

Type Ⅱ（全脳動脈瘤の8%）• 10mm以上の大きな動脈瘤• 壁は厚い• 動脈硬化性変化や血栓化• 手術時に内部の血流を透見できない

血管壁のバイオマーカーに応じた
病理生物学的反応

WSS：wall shear stress （壁剪断応力）
WSSG：WSS gradient（剪断応力勾配）
壁細胞：内皮細胞を周囲から取り囲む周皮細胞や血管平滑筋細胞の総称
細胞外基質（細胞外マトリックス）：細胞外を埋めるコラーゲンなどの物質
MMP：matrix metalloproteinase （細胞外基質のタンパク質を分解する蛋白分解酵素）
TypeⅠとTypeⅡの混合型動脈瘤がある（全脳動脈瘤の65%）

Meng H, et al. AJNR Am J Neuroradiol.
2014;35:1254-62. を参考に纏めた

血管病変に関連する血管壁バイオマーカーの傾向
血管病
変
バイオ
マーカー

粥状動脈硬化脳動脈瘤発生・
ブレブ発生

脳動脈瘤
増大

WSS

低

高

低/高

SWSSG
OSI
GON

陽性
高

高

高/

高

WSS, wall shear stress; SWSSG, spatial WSS gradient;
OSI, oscillatory shear index; GON, gradient oscillatory number
脳動脈瘤増大について、WSSは 低/高の 2説あり。

破裂脳動脈瘤• Aspect ratio高値– Ujiie H, et al. Neurosurgery 2001; 48:495-503– Jing L, et al. PLoS One 2015; 10:e0132494– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866• Size ratio高値– Dhar S, et al. Neurosurgery 2008; 63:185-197– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866– Xiang J, et al. Stroke 2011; 42:144-152– Amigo N, et al. J. Med. Biol. Eng 2019; 39:329-335
D• Blebの存在– UCAS Japan Investigators, N Engl J Med 2012; 366:24742482• Non sphericity index 高値– Raghavan ML, et al. J Neurosurg. 2005; 102:355-62– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866

H

Size ratio = H/D

破裂脳動脈瘤• Aspect ratio高値– Ujiie H, et al. Neurosurgery 2001; 48:495-503– Jing L, et al. PLoS One 2015; 10:e0132494– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866• Size ratio高値– Dhar S, et al. Neurosurgery 2008; 63:185-197– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866– Xiang J, et al. Stroke 2011; 42:144-152– Amigo N, et al. J. Med. Biol. Eng 2019; 39:329-335
D• Blebの存在– UCAS Japan Investigators, N Engl J Med 2012; 366:24742482• Non sphericity index 高値– Raghavan ML, et al. J Neurosurg. 2005; 102:355-62– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866

H

Size ratio = H/D

破裂脳動脈瘤• OSI高値– Xiang J, et al. Stroke 2011; 42:144-152– Meng H, et al. AJNR 2014; 35:1254-1262– Amigo N, et al. J. Med. Biol. Eng 2019; 39:329-335• RRT高値– Xiang J, et al. Stroke 2011; 42:144-152– Amigo N, et al. J. Med. Biol. Eng 2019; 39:329-335• WSS高値– Jing L, et al. PLoS One 2015; 10:e0132494– Chung BJ, et al. AJNR 2018; 39:1860-1866– Xiang J, et al. Stroke 2011; 42:144-152– Amigo N, et al. J. Med. Biol. Eng 2019; 39:329-335

脳動脈瘤の血流解析• 背景– 脳動脈瘤の基礎知識と臨床的問題点– 血流動態と血管病変• 脳動脈瘤の血流解析– 血流解析の種類• 磁気共鳴血流解析（MRFD）と計算流体解析（CFD）について– 今までに報告されている脳動脈瘤の血流解析– 磁気共鳴血流解析（MRFD）の精度検証– 脳動脈瘤の発生、成長、破裂に関連する血流動態

MRに基づく患者固有のCFDによる 内頸動脈瘤発生の血流動態バイオマーカー

結果

定性評価

• A群（動脈瘤を所持する群の患側）の解析結果の1例（正⾯像）動脈瘤削除前形状
前⼤脳動脈

動脈瘤削除後形状

収縮期
WSS

GON

AFI

収縮期
SWSSG

中⼤脳動脈

内頸動脈

OSI

収縮期流線図結果

定性評価• B群（動脈瘤を所持する群の健側）の解析結果の1例（傍前
⾯像）
⾎管形状

前⼤脳動脈

収縮期
WSS

収縮期
SWSSG

後交通動脈

中⼤脳動脈
内頸動脈

OSI

GON

AFI

収縮期流線図結果

定性評価• C群（動脈瘤が無い群）の解析結果の1例（左側⾯像）
前⼤脳動脈

⾎管形状

収縮期
SWSSG

収縮期
WSS

中⼤脳動脈

内頸動脈

OSI

GON

AFI

収縮期流線図結果

定性評価のまとめ• A群における定性評価の結果を全例まとめたものを以下の表に⽰す
各種バイオマーカー
症例数 / 全症例数
収縮期に⾼WSS

13/15

収縮期に⾼SWSSG

13/15

⾼OSI

1/15

⾼GON

7/15

低AFI

1/15

収縮期に速い流速11/15• 定性的には動脈瘤が発⽣した部位でWSS, SWSSGが⾼かった• しかし、動脈瘤が無い群でも内頸動脈C2, C3セグメントに同様の分布を⽰した• GONも⾼い分布を⽰したが、ノイズの様な分布を⽰した
また、WSS, SWSSGと同⼀位置で⾼い分布を⽰さなかった

結果
N-WSSの箱ひげ図

定量評価
N-SWSSGの箱ひげ
図

結果

定量評価

ROC解析

感度

N-SWSSG
N-WSS
参照線

1－特異度
閾値

感度

特異度

正診度

N-WSS

6.34

0.92

0.47

1.38

N-SWSSG

22.96

0.83

0.80

1.63

脳動脈瘤の増大に関連する血流動態

方法
【対象】
l 0.5~19年間で2回以上の経時的な撮影が行われた75人の患者の89の脳動脈瘤.
l 経時的に撮像した形状を比較した際に、以下の条件をすべて満たす症例を成長群とみなす.
Ø1方向以上で空間分解能以上の増大を示す
Ø１年あたり0.18mm以上の増大を示す1)
患者及び動脈瘤の特徴

成長群(n=18)

安定群(n=71)

年齢 (平均±標準偏差)69.0 ± 14.0

68.6 ± 10.4

女性

14

48

男性

4

23

分岐部動脈瘤1132

側壁型動脈瘤739

性別

動脈瘤の形状の種類
1) Liang-Der Jou, et al. Biomed Eng Online 2009 Jun doi: 10.1186/1475-925X-8-11

方法 検討① 形態学的評価
l 対象の動脈瘤の体積、高さ、サイズ、頸部径、親血管径を測定した.
l 測定結果からサイズ比 (size ratio, SR)、アスペクト比 (aspect ratio, AR) を算出した.
Ø𝑆𝑅 = 高さ / 親血管径
Ø𝐴𝑅 = 高さ / 頸部径
高さ
頸部径

最大径

親血管径

方法 検討② 血流動態評価
l MRFD解析とCFD解析の方法を以下に示す.

MRFD

4D ﬂow MRIRegion growing法で作成された形状

3次元速度ベクトルの算出

境界条件

CFD

MRFDで算出した各血管の血流量
血管形状をメッシュに分割

シミュレーションの為の境界条件を入力

3次元速度ベクトルの算出

方法 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
l 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーを比較した.

Ø全体で比較
Ø脳動脈瘤の形状の種類 (分岐型 or 側壁型) で分類後にそれぞれ比較

全体
MRFD: 成長群 (n=11) vs 安定群 (n=71)
CFD : 成長群 (n=18) vs 安定群 (n=71)
種類による分類

分岐型

側壁型

MRFD: 成長群 (n=7) vs 安定群 (n=32)

MRFD: 成長群 (n=2) vs 安定群 (n=39)

CFD : 成長群 (n=11) vs 安定群 (n=32)

CFD : 成長群 (n=7) vs 安定群 (n=39)

方法 検討② - 2 成長群増大部位の年間増大率とWSS・SWSSGの相関
l 成長群の脳動脈瘤全体を増大部位と安定部位に分けた.

Ø局所的に増大した成長群が対象.
l 成長群増大部位の長さ・体積・表面積の年間増大率と血流動態バイオマーカーの相関を調べた.
Ø縦軸: 血流動態バイオマーカー
Ø横軸: 長さ・体積・表面積の年間増大率
増大部位

MRFD: 8例
CFD : 13例

安定部位

結果 検討① 形態学的評価

高さ
SR = 高さ / 親血管径l 動脈瘤の形態学的評価を以下に示す.
l 成長群 (18症例)、安定群 (71症例)

AR = 高さ / 頸部径
親血管径

最大径

頸部径

成長群と安定群の平均値
体積

高さ

最大径

SR

AR

成長群

52.47

3.00

5.46

1.12

0.54

安定群

55.15

3.32

5.44

1.10

0.67

P値

0.909

0.520

0.923

0.624

0.096

結果 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
全体

l 全体で比較ØMRFD (成長群 : 9例
ØCFD

安定群 : 71例)

(成長群 : 18例 安定群 : 71例)
MRFD

分岐型
CFD

側壁型

結果 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
全体

l 分岐型動脈瘤で比較ØMRFD (成長群 : 7例 安定群 : 32例)
ØCFD

(成長群 : 11例 安定群 : 32例)

分岐型

MRFD

※

CFD

P<0.05

P<0.05※※側壁型

結果 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
全体

l 側壁型動脈瘤で比較ØMRFD (成長群 : 2例 安定群 : 39例)
ØCFD

(成長群 : 8例 安定群 : 39例)
MRFD

分岐型
CFD

側壁型

結果 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
l 最大径が6mm未満の脳動脈瘤で比較.

ØMRFD (成長群 : 12例 安定群 : 44例)
ØCFD

(成長群 : 6例 安定群 : 44例)
MRFD

CFD

P<0.05※

結果 検討② - 1 成長群と安定群の血流動態バイオマーカーの比較
l 体積が40mm3未満の脳動脈瘤で比較.

ØMRFD (成長群 : 10例 安定群 : 47例)
ØCFD

(成長群 : 5例 安定群 : 47例)
MRFD

CFD

※

P<0.05

P<0.05※※

結果 検討② - 2 成長群増大部位の年間増大率と血流動態バイオマーカーの相関
l MRFD : 8例

WSS.sys

WSS.sys

WSS.ave

r=0.753

r=0.835

r=0.761

r=0.725

体積

表面積

増大

結果 検討② - 2 成長群増大部位の年間増大率と血流動態バイオマーカーの相関
l MRFD : 8例

WSS.sys

WSS.sys

WSS.ave

r=0.753

r=0.835

r=0.761

r=0.725

体積

表面積

増大

安定部位

増大部位

結果 検討② - 2 成長群増大部位の年間増大率と血流動態バイオマーカーの相関
l CFD : 13例

SWSSG.sys

SWSSG.sys

r=0.592
体積

r=0.610
表面積

増大
安定部位

増大部位

結語

l 分岐型動脈瘤、大きさが小さい動脈瘤の成長を予測する指標として、WSS、SWSSGが有用であることが示唆された.
l 増大部位を特定し、SWSSGを経時的に追跡、測定することで、瘤の成長速度を予測できることが示唆された.

脳動脈瘤破裂リスク評価のための
磁気共鳴流体解析と計算流体解析による形態ならびに血流動態バイオマーカーの検討
Roshani Perera, Haruo Isoda, et al. Magn Reson Med Sci 2020; 19; 333–344• 目的– 破裂のリスクを評価するために、磁気共鳴流体解析（MRFD）およびMRデータを用いた
患者固有の計算流体力学（CFD）を使用して、頭蓋内動脈瘤のinvivo血行動態および形態学的バイオマーカーを評価• 方法– 研究対象：本学を含めた3施設の203例、297個の脳動脈瘤のうち、破裂脳動脈瘤10個と未破裂脳動脈瘤38個（除外基準を設定するとともに、破裂脳動脈瘤と未破裂脳動脈
瘤の場所・大きさを可能な範囲で一致させた）– 解析方法：MRFDとCFDを施行（CFDはMRFDの基準値）。
• 6つの形態バイオマーカー• 10個の血流動態バイオマーカー– 脳動脈瘤破裂に特徴的なバイオマーカーがあるか否かを検討

方法• 総計48個の破裂および未破
裂脳動脈瘤• 「MRFD」および「患者固有のMRに基づいたCFD」で解析
破裂群(10)
経過観察中
に破裂した
脳動脈瘤

未破裂群(38)
経過観察中
に破裂しな
かった
脳動脈瘤

動脈瘤の位置と各グループの動脈瘤の
数
動脈瘤の
破裂群
未破裂群
位置
AComA
1
7
MCA
1
16
ICPComA
3
7

ICAnt.ChoA

1

2

Basilar Tip
VAPICA
BASCA

1
1
2

5
0
1

AComA An., anterior communicating artery aneurysm; MCA An., middle
cerebral artery aneurysm; ICPComA An., internal carotid posterior
communicating artery aneurysm; ICAnt.ChoA An., internal carotid
anterior choroidal artery aneurysm; BA Tip An., basilar artery tip
aneurysm; BASCA An., basilar artery-superior cerebellar arteryaneurysms; VAPICA An., vertebral artery-posterior inferior cerebellar

結果「破裂グループ」と「未破裂グループ」の間で、「3つの形態学的バイオマーカー」が統計的有意差を示した。

• An. Size
• An. Volume• Size Ratio「破裂グループ」と「未破裂グループの間」で、「4つの血行力学的バイオマーカー」が統計的有意差を示した。

• OSI.ave• OSI.max• RRT.ave• RRT.max

形態学的バイオマーカー

単変量分析

バイオマーカー

未破裂群

破裂群

p valueAn. size

4.975 (2.09)

7.66 (6.23)

0.021*

An. volume

28.038 (42.01)

175.118 (288.66)

0.035*

Aspect ratio

0.601 (0.29)

0.849 (0.58)

0.121

Size ratio

1.048 ± 0.43

1.408 ± 0.62

0.039*

Parametric variables are denoted with mean ± SD and nonparametric variables withmedian (IQR). An. size, size of the aneurysm; An. volume, volume of the aneurysm*statistically significant at p<0.05.

血行力学的バイオマーカー

単変量分析

MRFD 解析

CFD 解析

バイオマー
カー

未破裂群

破裂群

p value

未破裂群

破裂群

p valueICI

0.436 (0.67)

0.791 (1.04)

0.310

0.842 (0.92)

1.140 (0.80)

0.477

TAWSS.ave

1.353 ± 0.39

1.157 ± 0.41

0.173

2.442 (2.72)

1.852 (2.05)

0.275

TAWSS.max

3.003 ± 1.04

2.868 ± 1.01

0.714

12.412 ± 5.98

13.687 ± 9.15

0.596

TAWSS.min

0.416 ± 0.15

0.331 ± .134

0.103

0.096 (0.24)

0.049 (0.12)

0.104

OSI.ave

0.075(0.08)

0.120 (0.08)

0.141

0.011 (0.01)

0.026 (0.02)

0.008*

OSI.max

0.442 (0.08)

0.475 (0.05)

0.037*

0.288 (0.15)

0.405 (0.08)

0.010*

OSI.min0.0019 (0.01)

0.0016 (0.003)

0.264

0.0001 (.0001)

0.0001(0.000)

0.879

RRT.ave1.111 (0.58)

2.012 (1.26)

0.035*

0.879 (1.52)

1.533 (4.54)

0.187

RRT.max

12.377 (19.70)

28.453 (73.24)

0.054†

20.277 (62.58)

100.477 (133.72)

0.045*

RRT.min

0.382 (0.20)

0.390 (0.21)

0.63

0.079 (0.07)

0.089 (0.08)

0.526

Parametric variables are denoted with mean±SD and nonparametric variables with median (IQR). MRFD, magnetic resonance fluid dynamics; CFD, computational fluid dynamics; ICI, inflow concentration index;
TAWSS, time averaged wall shear stress; TAWSS.ave, spatially averaged TAWSS; TAWSS.max, spatially maximum TAWSS; TAWSS.min, spatially minimum TAWSS; OSI, oscillatory shear index; OSI.ave, spatiallyaveraged OSI; OSI.max, spatially maximum OSI; OSI.min, spatially minimum OSI; RRT, relative residence time; RRT.ave, spatially averaged RRT; RRT.max, spatially maximum RRT; RRT.min, spatially minimum RRT.
*statistically significant at p<0.05. †marginally significant at p<0.05.

受信者動作特性（ROC）分析結果• ROC分析により、すべての有意差のあったバイオマーカーの曲線下面積（AUC）値が0.7より大きい
Biomarker

AUC

Threshold (Sensitivity, Specificity)

An. size

0.739

8.525 (0.50, 0.97)

An. volume

0.718

152.315 (0.60, 0.97)

Size ratio

0.708

1.188 (0.80, 0.71)

OSI.max-MRFD

0.716

0.459 (0.70, 0.74)

RRT.ave-MRFD

0.718

1.494 (0.80, 0.76)

OSI.ave-CFD

0.774

0.021 (0.80, 0.84)

OSI.max-CFD

0.766

0.358 (0.80, 0.74)

RRT.max-CFD

0.708

31.719 (0.80, 0.63)

AUC, area under the curve of receiver operating characteristic analysis curve; An. size, size of the aneurysm;
An. volume, volume of the aneurysm; OSI, oscillatory shear index; RRT, relative residence time; OSI.max-MRFD,
spatially maximum OSI obtained using MRFD; RRT.ave-MRFD, spatially averaged RRT obtained using MRFD;
OSI.ave-CFD, spatially averaged OSI obtained using CFD; OSI.max-CFD, spatially maximum OSI obtained using CFD;
RRT.max-CFD, spatially maximum RRT obtained using CFD. Threshold values were obtained using Yuden Index.

MRFDとCFDで得られた血行力学的バイオマーカーの相関• TAWSS.ave、TAWSS.min、
OSI.max、RRT.ave、
RRT.max、およびICIについて、中程度から強い正の単
調相関あり

Biomarker
ICI
TAWSS.ave
TAWSS.max
TAWSS.min
OSI.ave
OSI.max
OSI.min
RRT.ave
RRT.max
RRT.minCorrelation
coefficient
0.863*
0.413*
0.257
0.506*
0.318*
0.419*-0.0300.447*
0.434*
0.171

p value
0.000
0.004
0.078
0.000
0.028
0.003
0.842
0.001
0.002
0.245

ICI, inflow concentration index; EL, energy loss; PLc, pressure loss coefficient; TAWSS, time averaged wall shear stress; TAWSS.ave, spatiallyaveraged TAWSS; TAWSS.max, spatially maximum TAWSS; TAWSS.min, spatially minimum TAWSS; OSI, oscillatory shear index; OSI.ave,
spatially averaged OSI; OSI.max, spatially maximum OSI; OSI.min, spatially minimum OSI; RRT, relative residence time; RRT.ave, spatiallyaveraged RRT; RRT.max, spatially maximum RRT; RRT.min, spatially minimum RRT. * Correlation is significant at the 0.05 level.

破裂した脳動脈瘤のMRFDおよびCFD分析によるOSIの分
布
MRFD

CFD

AComA An.

ICPComA An. #1

ICPComA An. #2

ICPComA An. #3

ICAnt.ChoA An.

MRFD

CFD

MCA An.

BA Tip An.

BASCA An. #1

BASCA An. #2

VAPICA An.

破裂した動脈瘤と同様の位置と形状を持つ代表的な未破裂脳動脈
瘤のMRFDおよびCFD分析によるOSIの分布
MRFD

CFD

AComA An.

ICPComA An. #1

ICPComA An. # 2

ICPComA An. # 3

MRFD

CFD

ICAnt.ChoA An.

MCA An.

BA Tip An.

BASCA An.

本論文の結論• 形態学的および血行力学的バイオマーカーの両方が脳動脈瘤破裂に重大な影響を及ぼす。
• 動脈瘤の大きさ、体積、サイズ比、振動せん断指数、および相対滞留時間は、動脈瘤破裂リスクを評価できる将来性のあるバイオマーカーと考えられた。

Flow diverter 治療効果予測に果たす
4D Flow MRIの役割

Flow diverter• FD 留置により、瘤内の⾎流を低下させ、⾎栓化を期待する。
FD留置前
動脈瘤

親⾎管

https://www.innervision.co.jp/products/release/20151208

FD留置後
Flow
Diverter

親⾎管

流⼊最⾼流速動脈瘤

Flow Diverter留置前後の脳動脈瘤血栓化の予測因子の検討－4D-Flowを用いた血流動態解析による検討－
蓑島啓史1), 礒⽥ 治夫2)3), 泉孝嗣4), 塚⽥哲也5), ⻑縄慎⼆4), 櫻井康雄6)1)名古屋⼤学⼤学院医学系研究科医療技術学専攻 2)名古屋⼤学⼤学院医学系研究科総合保健学専攻 3)名古屋⼤学脳とこころの研究センター
4)名古屋⼤学⼤学院医学系研究科総合医学専攻 5)名古屋⼤学医学部附属病院脳神経外科 6)名古屋⼤学医学部附属病院医療技術部放射線部⾨

v 目的

v 結果

FD留置前後における血流動態を比較し、脳動脈瘤の血栓化の予測因子を検討すること

ü 完全閉塞群では、FD留置後の流入最高流速が有意に減少した (P < 0.001)v 方法

ü FD留置前後の流入最高流速の変化量を示す評価指標である
NVRRのAUC、感度、特異度はそれぞれ、0.94、0.75、1.00を示した

ü FD留置前後に4D-Flowが撮像された脳動脈瘤
患者15名を解析対象とした
ü 4D-Flowに基づいた血流動態解析からFD留置前後における脳動脈瘤内に流れ込む流入最高流速に着目した評価指標を算出し、完全閉塞群と非完全閉塞群の間で比較した

v 結語
流入最高流速に着目した血行動態は、FD留置後の脳動脈瘤血栓化を予測できる評価指標になり得ると考えられた

4D Flow MRIによるFDの評価• Sindeev et al, PLoS One. 2018 Jan 5;13(1)– 3例の検討で、Flow diverter (FD) 留置後の動脈瘤閉塞のない2症例は約30-50％の平均血流速度減少、閉塞の1症例では平均血流速度減少は80％• Brina et al, AJNR Am J Neuroradiol. 2019;40:2117-2123– 23例を対象に術前、術後2日以内の4D Flow MRIを撮影し、FD留置による動脈瘤内平均流速の割合を表すProportional Velocity-Reduction Ratioが、半年後に血栓化した症例(68.8％)、1年後に血栓化した症例(66.2%)、1年後に血栓化しなかった症例(55%)の順に減少したが、統計的に有意差なし

深層学習を用いた磁気共鳴流体解析のノイズ低減
中島 美来1 礒田 治夫2,1 平野 祥之1
1. 名古屋⼤学⼤学院医学系研究科 総合保健学専攻
2. 名古屋⼤学脳とこころの研究センター

目的

本研究の目的は、MRFDの3次元速度ベクトルに影響を与えるノイズを低減し、CFDに匹敵する精度を持つ結果に変換する深層学習モデルを開発すること

方法 教師データ（正解データ）の作成
l 本研究では、教師あり学習を用いて、２つのノイズ低減深層学習モデルを開発した
Ø 2次元ノイズ低減深層学習モデル ： 空間２次元モデル
Ø 3次元ノイズ低減深層学習モデル ： 空間2次元に時間の要素を追加したモデル

2次元ノイズ低減深層モデルの正解データ

3次元ノイズ低減深層モデルの正解データ

CFD3次元速度ベクトルデータ

・時相
速度3成分（Vx,Vy,Vz）を、RGB成分として作成
ランダムに選択した血管部分を中心とし、「32×32」の大きさ
収縮期・拡張期を含む4時相分の全てのスライスを使用

全20時相を並べ、「32×32×20」の大きさ
全てのスライスを使用

方法 教師データ（入力データ）の作成
CFD 3次元速度ベクトルデータ（正解データ）Mag
ComplexPhase

K-spaceFFT②フーリエ変換を用いてk空間に変換①位相・強度画像を作成し、複素数に変換
入力データ③ガウスノイズを加える

Mag
Complex
Phase

IFFT

K-space④逆フーリエ変換を用いて複素数に戻し、位相・強度画像を作成➄位相画像を、3次元血流速度ベクトルに変換
Ferdian E, et al. Frontiers in Physics 2020; 8: 138

方法 深層学習モデルの構造
l ノイズ除去モデルであるWin5-RB 5）の構造を使用した

特徴• 5層の畳み込み層で構成• 入力層と出力層を結ぶshortcut connection• 損失関数:MSE• 最適化関数：Adam(学習率=0.0001)

フレームワーク：
KerasおよびTensorFlow1.12.0
構築環境：
スーパーコンピュータ「不老」
5) Liu P, et al. arXiv e-printsarXiv :1707.05414 (2017)

方法 学習モデルの精度検証
l 2種類のテストデータを用いて、2次元深層学習モデル・3次元深層学習モデルの精度検証を行った
l 対象 ：研究協力2施設で、4D Flow MRIが撮像された脳動脈瘤患者5症例のCFD解析結果とMRFD解析結果
CFD

MRFD

血管形状と境界条件を与えて得られる、シミュレーション解析

４D Flow MRIを用いた血流解析（ ４D Flow MRI由来のノイズが含まれる）

CFDを用いたテスト

MRFDを用いたテスト

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

CFD+
ノイズ

Predict

Predict

MRFD

基準
精度検証

CFD

精度検証

比較検討

方法 学習モデルの精度検証
l 2種類のテストデータを用いて、2次元深層学習モデル・3次元深層学習モデルの精度検証を行った
l 対象 ：研究協力2施設で、4D Flow MRIが撮像された脳動脈瘤患者5症例のCFD解析結果とMRFD解析結果
CFD
血管形状と境界条件を与えて得られる、シミュレーション解析

MRFD
４D Flow MRIを用いた血流解析（ ４D Flow MRI由来のノイズが含まれる）

CFDを用いたテスト

MRFDを用いたテスト

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

CFD+
ノイズ

Predict

Predict

MRFD

基準
精度検証

CFD

精度検証

比較検討

結果 CFDを用いたテスト（定性評価）
CFD（正解データ）
三
次
元
$
%
&
'
図

流
線
図

CFD＋Noise（入力データ）

2次元モデル

3次元モデル

結果 CFDを用いたテスト
期+
3,
,
分
布
/
収
縮

期+
3,
,
分
布
/
拡
張

CFD（正解データ）

CFD＋Noise（入力データ）

2次元モデル

3次元モデル

方法 学習モデルの精度検証
l 2種類のテストデータを用いて、2次元深層学習モデル・3次元深層学習モデルの精度検証を行った
l 対象 ：研究協力2施設で、4D Flow MRIが撮像された脳動脈瘤患者5症例のCFD解析結果とMRFD解析結果
CFD
血管形状と境界条件を与えて得られる、シミュレーション解析

MRFD
４D Flow MRIを用いた血流解析（ ４D Flow MRI由来のノイズが含まれる）

CFDを用いたテスト

MRFDを用いたテスト

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

学習済みモデル（2次元 or 3次元 深層学習モデル）

CFD+
ノイズ

Predict

Predict

MRFD

基準
精度検証

CFD

精度検証

比較検討

結果 MRFDを用いたテスト（定性評価）
MRFD（入力データ）

三
次
元
$
%
&
'
図

収
縮
期

拡
張
期

2次元モデル

3次元モデル

結果 MRFDを用いたテスト（定性評価）
MRFD（入力データ）

三
次
元
$
%
&
'
図

収
縮
期

拡
張
期

2次元モデル

3次元モデル

結果 MRFDを用いたテスト（定性評価）
MRFD（入力データ）

+
,
,
分
布
図

収
縮
期

拡
張
期

2次元モデル

3次元モデルまとめ• 自分の興味に任せて研究を行って来た結果をお示ししました
が、様々な関係者の皆様、機械やソフトとの出会いに恵まれ、ある程度の結果を出せたと思います。
• 私の夢の実現に向けて協力頂いた、研究室に所属していた学生の皆さんに感謝したいと思います。

謝辞
研究にご協力頂きました皆様に感謝申し上げます
私の研究室に所属した全ての学生さん
脳とこころの研究センターの関係者の皆様
金子 昌生 先生（浜松医大）
真野 勇 先生（浜松医大）
阪原 晴海 先生（浜松医大）
Michael Markl先生（スタンフォード、ノースウェスタン）竹原 康雄 先生（浜松医大、名大）寺田 理希 先生（磐田市立）
永澤 清 様（GE）
平野 勝也 様（GE）
野崎 敦 様（GE）
竹田 浩康 先生（浜松医大）
中井 敏晴 先生（長寿研）
西野 耕一 先生（横浜国立大学）
武田 伸一郎 様（フローテック）
大西 有希 先生（東工大）
福山 篤司 先生（名大、日本医療）（括弧内は 当時のご所属の略称等）

田ノ井 千春 先生（磐田市立）
内藤 丈裕 先生（磐田市立）
平松 久弥 先生（浜松医大）
難波 宏樹 先生（浜松医大）
泉 孝嗣 先生（名大）若林 俊彦 先生（名大）池田 充 先生（名大）長縄 慎二 先生（名大）福永 雅喜 先生（生理研）
定藤 規弘 先生（生理研）
小森 芳秋 様（シーメンス）（株）アールテックJST
ツインバード日本ゼオン
株式会社タイショーGE ヘルスケア
シーメンスヘルスケア