University of the Ryukyus · Faculty of Medicine · 教授

Research keywordsDiagnostic Radiology・Computed Tomography・CT Angiography・Medical Image Reconstruction・Deep Learning Imaging・Imaging Artifacts・Hepatobiliary Imaging・Pediatric Neuroimaging

Research fieldsRadiation science・Clinical internal medicine・Medicine, Dentistry, and Pharmacy・Biological Sciences

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• Pulsation-related motion artifact of the external iliac artery mimicking localized dissection: An unexpected finding.2026 · Miyara K, Tsuchiya N, Nagano T, Yogi S, Nishie A
• Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD): a new disease category within the steatotic liver disease (SLD) framework.2026 · Nishie A, Aoki T, Yoshiura T
• The potential of a coronary artery-specific deep learning CT reconstruction algorithm for improvement in image quality of abdominal CT angiography with special reference to small arterial visibility.2026 · Kinjyo M, Nishie A, Oshiro T, Oshiro K, Nakano S, Tsuchiya N
• Diagnostic performance of digital markings on head computed tomography for evaluating intracranial hypertension in neonates and infants.2025 · Yogi A, Yoshida T, Imanaga N, Kayo A, Iha E, Iida G, Tsuchiya N, Tomori Y, Nishie A

• AR（拡張現実）を利用した腎細胞癌に対するCTガイド下凍結療法の開発2021 · 2021年度も、「腎細胞癌に対する凍結療法の症例」に関しては、順調に推移しており、約60症例を施行した。ほぼ全例において、治療前に造影CTをはじめとした画像を撮像しており、ワークステーションで3D画像を作成した。 「診断画像で得られた腎臓の3次元画像を、術野（体表）に反映させる手法を確立すること」に関しては、ARデバイス（Hololens）が、コロナ禍で入手が遅れ、昨年度にようやく入手できた。現在デバイスの設定に取り掛かっているところである。まずは呼吸性移動のないファントムで検証を行う計画であり、可及的に取り組みむ予定である。その後、「ARを利用したCT下穿刺時のナビゲーション法を確立すること」に取り掛かる予定である。 学会発表、論文作成については、PLOS ONE に「Radiology- and gene-based risk stratification in small renal cell carcinoma: A preliminary study」が掲載された。第50回日本IVR学会にて「小径腎細胞癌に対する凍結療法における経皮的生検の診断能についての検討」のタイトルで口頭発表を行い、Certificated of featured abstractを受賞した。現在英文雑誌に投稿中である。第193回日本医学放射線学会九州地方会で「高度腎機能障害症例における小径腎癌に対する凍結療法の検討」、第43回九州IVR研究会で「片腎VHL病患者の腎細胞癌6病変に対し凍結療法を行った一例」の発表を行った。IVR学会誌に、「腎細胞癌に対する凍結療法後の長期経過で発見された腎仮性動脈瘤の1例」を投稿し、近日中に掲載予定である。
• マルチパラメトリックMRIを用いた肝再生の評価・予測モデルの確立2021 · 肝再生は様々な因子により複雑に制御されている。現在、肝再生の評価・予測には、血液学的検査による肝機能評価、生検などの組織学的検査、肝の容積を測定するvolumetryが用いられているが、現状では十分な精度があるとは言い難い。MRIにはvolumetryだけでなく、肝機能や組織学的な肝実質の炎症・線維化、肝再生に関与しうる微小環境(脂肪・鉄沈着量やタンパク量)を評価できる種々のパラメーターが存在し、肝再生に伴う肝実質の変化を包括的に評価することが可能である。本研究では、肝再生が重要である様々な臨床状況において、肝再生に伴うMRIパラメーターの変化を観察し、肝再生の新たな評価法を確立することが目的である。 本年度は、肝切除後の患者に着目して、画像解析を行った。画像評価には、Gd-EOB-DTPA(gadolinium ethoxybenzyl diethylenetriamine pentaacetic acid、以下EOB)造影MRIを用いた。肝細胞相（造影剤投与後15分後以降）におけるEOBの取り込みの程度は、肝機能や肝実質の炎症・線維化と良好に相関する。さらに我々の施設では、Hepatocyte Fraction法の撮像が可能である。Hepatocyte Fraction法は肝細胞相における脾臓の細胞外腔のEOBの分布を算出することにより、肝臓間質のEOBの分布による影響を軽減し、肝細胞のEOBの取り込みをより正確に評価することが可能である。具体的には、術前の肝臓のEOBの取り込みと術後の肝再生の程度、また術後の肝臓のEOBの取り込みの経時的な変化を観察した。術後の病理標本が得られた症例では、背景肝の病理学的な炎症や線維化の程度と、肝再生の程度の比較を行った。
• 機械学習と多層検出器CTを用いた食道癌におけるがん周囲微小環境の定量的画像解析2020 · 近年、進行食道癌に対する化学療法や化学放射線療法に抵抗性を示す原因として、がん周囲微小環境が注目を集めている。本研究の目的は、多層検出器CT画像をもとに機械学習を併用して食道癌におけるがん周囲微小環境を定量的に解析し、治療法選択や予後予測の指標となる新たなイメージングバイオマーカーを確立することである。本年度までに申請者らは153例の食道癌治療前症例に対して、多層検出器CTによる造影CT検査を施行し、各症例の臨床情報、病理所見、画像所見などのデータベース構築を継続して行っている。さらに、術前化学療法後に外科的切除術を施行し、病理組織学的治療効果判定が可能であった食道癌37症例を対象として、治療前の画像所見と切除標本における病理学的治療効果との関連について初期調査を行った。治療前の多層検出器CTより得られた各パラメータ(CT値、ヨード密度、Z値、電子番号)と病理学的治療効果の間には有意な相関は見られなかった。この間、論文や学会報告などの情報の収集、関連する症例報告を行った。食道癌治療における化学療法や化学放射線療法の重要性、治療抵抗性を予測するイメージングバイオマーカーの臨床的重要性は現在も変わりなく、本研究の継続の必要性・妥当性を再確認した。今後は引き続き症例の集積を行うとともに、当初の予定通り機関学習を併用したデータ解析を開始する。また、食道癌のがん周囲微小環境、特に線維性間質を構成するがん関連線維芽細胞と画像パラメータとの関連についても解析予定である。
• 肝線維化および肝細胞機能に関するMRIを用いた新たな定量的診断法の開発2020 · 目的：T1ρ計算画像とT2計算画像を用いた肝線維化、肝炎症壊死、非侵襲的な肝細胞機能との関連を評価する。 方法：肝腫瘍術前にMRIにてT1ρとT2マップを撮影し、術後に組織学的結果が得られた82名(男/女=53/29、平均年齢=73.8才)を対象とした。T1ρ計算画像はスピンロック時間（0,20,40,60ms）、T2計算画像はエコー時間（0,20,40,60ms）を用いて撮影。肝実質のT1ρ値とT2値は脈管や病変を除いた関心領域を3箇所設定し算出。壊死炎症（A）と線維化（F）は術後の組織学的評価、肝障害度はMRI撮影日近傍の採血結果より評価したChild-Pugh分類（CP）を使用した。T1ρ値やT2値と、Fステージ、Aステージ、CPグループの関係をスペアマン順位相関係数にて評価。また、各ステージもしくは各グループ間において平均値をTukey-Kramer HSD testにて対比した。 結果：T1ρ値とT2値それぞれの、CP、F、Aとのスペアマン順位相関係数は、T1ρとFステージは0.55、Aステージは0.46、CPグループは0.48で、T2とFステージは0.51、Aステージは0.37、CPグループは0.40だった。いずれも有意な相関を示した（p<.0001）。 グループ間での比較では、T1ρがF0とF3、F0とF4、F1とF3、F1とF4、F2とF4、A0とA2、A1とA2、CPAとCPB、CPAとCPC、CPBとCPCの間、T2がF0とF4、F1とF4、F2とF4、A0とA1、A1とA2、CPAとCPB、CPAとCPCの間に有意差を認めた。CPは、T1ρがいずれのペアにて、T2がCPAとCPB、CPAとCPCの間に有意差を認めた。ただし、診断能はT1ρとT2の間に有意差は認めなかった。 結論：T1ρ値とT2値を用いて肝線維化、壊死炎症、肝障害を定量的に評価できうる。

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