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中嶋, 憲一 ; 澁谷, 孝行 ; 小野口, 昌久 ; 奥田, 光一 ; 米山, 寛人 ; 松尾, 信郎 ; 清水, 威志 ; Nakajima, Kenichi ; Shibuya, Takayuki ; Onoguchi, Masahisa ; Okuda, Koichi ; Yoneyama, Hiroto ; Matsuo, Shinro ; Shimizu, Takeshi
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中嶋, 憲一
概要:
In nuclear medicine, standardization of quantitative evaluation is important for providing reliable and stable results,
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and a number of quantitative parameters have been used to evaluate physiology and pathophysiology of organ functions. As a quantitative measure of hot spots in bone scintigraphy, bone scan index (BSI) was introduced and has been increasingly used as a biomarker of the amount of bone metastasis. In nuclear cardiology, standardization among software programs is particularly important, since a number of parameters including myocardial perfusion defect and cardiac function such as ejection fraction, ventricular volumes, and diastolic function are calculated. Recently phase analysis is introduced in various software programs to quantify dyssynchrony of contraction timing, and its characteristics and usefulness have been under investigation. 123I-meta-iodobenzylguanidine (MIBG) sympathetic imaging and parameters have also been standardized and applied to neurology for Lewy-body diseases and to chronic heart failure for prognostication.<br />出版者照会中
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中嶋, 憲一 ; Nakajima, Ken-ichi
概要:
金沢大学医薬保健研究域医学系<br />虚血性心疾患や心不全の臨床診断は患者の臨床経過に加えて血液情報、画像を含めた諸検査の総合的判断によってなされる。その診断と死亡リスク評価に画像と臨床情報を統合した人工知能あるいは多変量モデルを作成する
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ことが目的であった。いずれも多施設の協力により心臓病のデータベースを作成した。心筋血流イメージングについては、その特徴抽出とニューラルネットワークによって、心筋の異常を専門医に匹敵する検出レベルで診断可能となった。また、心不全においては、心臓交感神経イメージング（MIBG）を含む臨床情報の多変量解析により、死亡リスクの推定が可能となった。これらはいずれもソフトウェアとして利用できるように公開した。<br />Clinical diagnosis of ischemic heart disease and heart failure is based on integrated assessment of clinical course, blood sampling, and imaging. The aim of this study was to create models by artificial intelligence or multivariable statistical analysis. Databases of patients with cardiac diseases were made by multicenter collaboration. With respect to myocardial perfusion imaging, using feature extractions and neural networks, diagnostic accuracy reached a level of expert interpretation. In patients with heart failure, multivariable risk model including 123I-metaiodobenzylguanidine successfully provided risk of cardiac death. Both algorithms were prepared as software for clinical uses.<br />研究課題/領域番号:15K09947, 研究期間(年度):2015-04-01 - 2018-03-31
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中嶋, 憲一 ; Nakajima, Ken-ichi
概要:
金沢大学医薬保健研究域医学系<br />心画像診断においては様々な診断方法が用いられているがこれらの画像情報と臨床情報を統合して、重篤な心事故リスクを推定する方法を開発した。この研究では、心筋SPECTによる血流情報の標準化、および脂肪酸と
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交感神経イメージングのパラメータの標準化を行い、その標準データベースも構築した。さらに、その標準化のためのソフトウェアも作成し公開した。全国規模の多施設研究のデータを元に、高リスク群と低リスク群を規定する因子を抽出し、そのリスクを算出するソフトウェアおよびリスクチャートも作成公開した。このようなリスクに基づく診断体系は、複雑化する画像診断方法を有効に利用するために、必須の情報となることが確認された。<br />While multiple modalities are available in cardiac imaging, information from imaging and clinical backgrounds were integrated in this study to estimate the patients risk for serious cardiac events. Databases of myocardial perfusion single-photon emission computed tomography were standardized, and parameters derived from fatty acid and sympathetic imaging were standardized. The specific software for standardized measurements was also created. Factors related to the high-risk and low-risk patients were determined by multicenter studies, and the risk-calculation software and risk charts were published. Risk-based diagnostic approach provided essential information for utilizing multiple diagnostic modalities.<br />研究課題/領域番号:22591320 , 研究期間(年度):2010-2012
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中嶋, 憲一 ; Nakajima, Ken-ichi
概要:
核医学的心筋イメージングは,心筋の血流,代謝,心機能,交感神経に関連した生理学的イメージングとして,循環器疾患の診断に利用されているが,日本人の標準データベースは構築されていなかった。そこで,国内の多施設研究により正常データベースを構築し,
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その特徴を解析した。また,その診断精度に関しても,多施設研究により検討を加え,コンピュータによる定量処理結果が診断上妥当であることを確認した。心筋脂肪酸代謝,交感神経イメージング,心機能のデータベースも作成した。これらの標準化データベースは定量の基礎となり臨床応用が期待できる。<br />研究課題/領域番号:19591403, 研究期間(年度):2007-2008
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