A01-KB001 生体多元情報取得のための粘弾性画像の高空間分解能化手法の開発

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    菅 幹生(千葉大学・准教授)

概要 

画像診断装置の性能や機能の向上により様々な疾患の早期発見が可能になっているが、膵がんに対しては有効な早期発見法がなく、死亡者数も20年で倍増している。近年、粘弾性という物理情報を非侵襲的に得られる新しい画像診断法として「エラストグラフィ」が開発され、新たなバイオマーカーとして研究開発や臨床での利用が進んできている。現状のエラストグラフィでは、生体深部領域の粘弾性率の微小な変化を定量的に捉えることが出来る。本研究では、生体の深部に存在する膵臓のような小さな臓器や組織の多元情報をて量的に取得可能なシステムを開発することを目的とする。