共同研究・競争的資金等の研究課題

本研究は，がん部位の診断や生体加熱の評価に有用な，人体組織の電気特性（導電率・誘電率）分布をMRI画像から再構成するものである．2019年度は、若手研究者海外挑戦プログラムに採用されていたため、2019年4月1日から2020年3月31日までの全期間、米国コーネル大学に所属し研究活動を行った。コーネル大学では特別研究員としての研究課題である電気特性再構成を、所属先で取り組まれている磁気特性再構成を統合することを目的に研究を行った。 生体組織の電気特性・磁気特性はいずれも病変部位で健常な組織と異なる値をとることが知られており，これら物性値の定量画像を得ることで，通常のMRI形態画像では判断が困難な病変の診断が可能となる。電気特性（導電率）はがんや虚血性疾患の診断に有効である一方，磁気特性（磁化率）は神経変性疾患等の診断に有効であり，それぞれ異なるターゲットを持つ。これら二つの画像化問題は通常個別の技術として研究されているが，単一の撮像から両特性の画像化が同時に可能となれば，撮像時間の短縮や位置合わせが不要となるといった点で実用上の利点がある。 磁化率再構成で通常用いられるMRIのシーケンスとして，マルチエコーグラディエントエコーがあるが，一方で導電率再構成では，磁化率の影響の混入をさけるためスピンエコーが用いられることが多い。本研究では電磁気特性の同時再構成のため，通常は磁化率の影響があるために避けられるグラディエントエコーを利用し，撮像画像から両者の影響を分離推定する枠組みについて，そのアルゴリズムの改良手法を提案し，単一撮像からの電磁気特性の再構成を実現した。さらに分離されたデータから電気特性を再構成するアルゴリズムについて，精度向上のためのアルゴリズムを提案した。磁化率再構成の部分については派遣先研究室で用いられている手法を適用した。

本研究は、病変部位の診断や生体加熱の評価に有用な、生体組織の電気特性（導電率・誘電率）分布をMRI測定を元にマッピングするものである．2021年度は、現在の研究環境で利用可能な小動物用7T MRI装置に対して、電気特性再構成に必要な生体内の磁場分布を取得するシーケンスを実装し、これまでの研究で構築した再構成の数理手法を検証した。 MRIで計測された人体内部の複素磁場分布から導電率・誘電率を再構成するモダリティはElectrical Properties Tomography (EPT)と呼ばれる。EPTでは通常とは異なる特殊な撮像シーケンスを用いることでMRIで直接測定可能な、生体内部の磁場分布データを出発点として，Maxwell方程式を支配方程式とする逆問題を解くことで電気特性を再構成する。これまでの研究で構築した逆問題の数理解法を、新たに小動物用7T MRI装置による磁場測定データに適用し、これまでの3T MRIの場合との推定精度の違いや誤差の傾向について調べた。検証のために、導電率と誘電率の両方を独立に所望の値にした生体ファントムを作成した。あらかじめネットワークアナライザでMRI周波数における導電率・誘電率の値を測定し、MRI測定データからの再構成結果と比較した。 既存研究で指摘されているように、より高周波の磁場を印加する7T MRIでは誘電体効果の顕在化により送受信磁場が一致するという近似に対する誤差が大きくなることが判明したが、7T MRIでも提案する再構成手法が有効であることが確認された。以上の結果は国際会議(BioEM2022)での発表に採択済みである。

脳磁図は、ニューロンが集団的に発火した際に生じる磁場を、頭部の表面に置いた磁気センサで検出し、脳活動のダイナミクスを捉える手法である。従来は特殊な設備である磁気シールドルームの中で測定する必要があった。本研究では、被験者の頭部へヘルメットのように装着できるウェアラブル磁気シールドを開発し、小型磁気センサと組み合わせて脳磁図を測定できることを示す。従来のシールドとは異なり、シールド装置の中心から外れた位置にもセンサを配置する点に技術的課題があり、逆問題に基づく独自のコイル設計手法と多点同時磁場制御によって、これを解決する。環境中の磁気ノイズ発生源は比較的遠方にある場合が多いため、磁場分布の0次(均一)成分が大きな割合を占め、これをゼロにするためのコイルを設計した。ヘルメット型の支持構造の上に3個のコイルを設けて、シールドコイルを構成した。コイルの形状については、シールド内部の磁場の不均一が最小となるように最適化を行った。最適化の具体的手法として、コイルを構成する曲面の上で、仮想的なポテンシャル(流関数)を定義して、コイルが作る面電流がポテンシャルの勾配で与えられるようにした。このポテンシャルと内部空間の磁場分布との関係を、ビオ・サバール則によって得た。この関係を離散化することによって、頭部の曲面がデータによって与えられる状況にも対応させた。最小二乗法によって、均一性が最良となるポテンシャルを求め、そのポテンシャルの等高線からコイルの巻線形状が得られた。