Deep Learningを用いたMRI脳区域解析による健常脳の加齢性体積減少

• Published in: Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering Vol. Annual60; no. Abstract; p. 146_1
• Main Authors: 大谷, 智仁, 和田, 成生, 伊井, 仁志, 渡邉, 嘉之, 山田, 茂樹, 河野, 浩人, 大島, まり, 野崎, 和彦
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 公益社団法人 日本生体医工学会 2022; Japanese Society for Medical and Biological Engineering
• ISSN: 1347-443X; 1881-4379
• DOI: 10.11239/jsmbe.Annual60.146_1

【背景・目的】アルツハイマー病では海馬を中心とした内側側頭部の萎縮を認めるが、健常脳の加齢性体積減少（脳委縮）は脳領域によって差があるのかは知られていない。富士フイルムが開発したSYNAPSE VINCENTの脳区域解析は、ADNIが公開する健常脳のMRI画像を深層学習により、脳と脳脊髄液を26区域に自動分割、体積割合が算出されるアプリケーションである。我々はこれを用いて健常脳の脳区域別体積割合を40歳未満と40歳以上に分けて比較検討した。【方法】健常成人81人（男26人、女53人、平均年齢40.7歳）に3T MRI/3D T1-MPRAGEを撮影し、脳区域解析アプリで、左右の前頭葉、頭頂葉、側頭葉、後頭葉、島皮質、海馬、大脳辺縁系、大脳基底核、小脳、大脳白質と脳幹部、左右の側脳室、第三脳室、第四脳室、くも膜下腔の26区域に自動分割し、頭蓋内容積から体積割合を算出した。【結果】40歳未満36人と比較して、40歳以上45人の脳区域の体積割合は、大脳皮質の各領域、大脳辺縁系、小脳半球は有意に小さかったが、海馬、大脳基底核、大脳白質、脳幹は2群間で有意差がなかった。大脳皮質の中でも、前頭葉と側頭葉の体積割合の2群間の差が大きかった。【結語】健常者の脳区域別体積割合を検証し、40歳以上で大脳皮質、特に前頭葉と側頭葉が減少しやすく、海馬は大脳基底核、大脳白質、脳幹と同様に加齢によって体積が減少しにくい領域である可能性が示唆された。