第56回日本小児放射線学会学術集会“新時代の小児診療，360度の評価をめざして”より
脳MRI画像統計解析：小児疾患への応用
2021 年 37 巻 1 号 p. 61-67
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2021 年 37 巻 1 号 p. 61-67
近年，マルチバンドRFや圧縮センシングに代表されるMRI高速撮像技術は飛躍的に進歩し，日常診療においても脳高分解能画像の取得が容易になってきた．これに伴い，得られた脳MRIデータの解析技術・手法も日々アップデートされている．Voxel-based morphometry analysis（VBM）やsurface-based morphometry（SBM）は，高分解能3次元T1強調画像を用いる代表的な解析技術であり，ADHD（attention-deficit hyperactivity disorder）など様々な小児疾患に応用されてきた．VBMを用いることで，1 mm程度の立方体単位で全脳形態の変容を，容積，皮質厚，表面積などの視点から多角的に解析できる．最近では微細脳解剖の分画技術の向上により，アンモン角や海馬台など海馬を亜区域に分け容積を測定するhippocampal subfield解析も可能となった．VBMの魅力は，単なる脳容積・脳形態の比較だけでなく，臨床症状やバイオロジカルマーカに関連する脳領域を調べることで病態にアプローチできることにある．さらに，従来functional MRIで行われてきたコネクトーム解析を，テンソル画像や脳容積画像を用いて行うstructural networks解析も登場した．コネクトームは神経回路網（脳内ネットワーク）の地図であり，これを解析することで，脳領域間の相関関係，相互的なつながりを知ることができる．今回の発表では，最近のMRI撮像技術を述べた後，脳画像解析を身近に感じてもらうことを目的に，最新の小児脳画像研究を紹介しながら，その臨床的役割について解説する．
