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千葉大学学術成果リポジトリ
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このアイテムのアクセス数:
170
件
(
2024-05-12
21:59 集計
)
閲覧可能ファイル
ファイル
フォーマット
サイズ
ダウンロード回数
説明
S03035476-95-1-P19
pdf
1.46 MB
5,328
基本情報
データ種別:学術成果リポジトリ
タイトル
[第10回千葉医学会奨励賞] MRIを用いた神経疾患の診断とネットワーク解析による病態解明
タイトルの別表記
[THE CHIBA MEDICAL SOCIETY YOUNG INVESTIGATOR AWARD(2018)] Magnetic resonance imaging and network analysis for the digfnosis and pathophysiological assessment of neurological disordens
作成者
杉山, 淳比古
作成者ID
1000090722934
研究者リゾルバ
作成者の別表記
SUGIYAMA, Atsuhiko
1000090722934
研究者リゾルバ
内容
[要旨] 神経疾患の診断や病態解明においてmagnetic resonance imaging(MRI)が果たす役割は大きく,様々な撮像法や解析法が工夫されている。末梢神経を選択的に描出するMR neurographyは末梢神経疾患の診断に用いられ,慢性炎症性脱髄性多発ニューロパチー (chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy: CIDP)において神経肥厚の描出が可能である。典型的CIDP では神経根優位の左右対称性肥厚を呈し,多発単ニューロパチー型では左右非対称の多巣性・紡錘状の神経肥厚を呈し,それぞれの病態機序を反映した所見と考えられている。T2*強調画像や磁化率強調画像は,局所磁場の不均一性を強調し,微少出血や鉄沈着を鋭敏にとらえることができる。また,位相差強調画像化法では,組織の位相差を目的に応じて選択・強調することで新しい組織コントラストを作成することが可能となっている。神経変性疾患の診断において,こうした新規の撮像法から得られる所見の有用性が相次いで報告されている。また,脳画像において個々の部位の異常を検出するのみではなく,領域間の構造・機能連結情報を画像化してネットワークの異常として捉える解析方法も進歩しており,その一つとしてグラフ理論を用いたネットワーク解析があげられる。
ハンドルURL
https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/105888/
フルテキストへのリンク
https://opac.ll.chiba-u.jp/da/curator/105888/S03035476-95-1-P19.pdf
公開者
千葉医学会
公開者の別表記
The Chiba Medical Society
NII資源タイプ
学術雑誌論文
ISSN
03035476
24334243
NCID
AN00142148
掲載誌名
千葉医学 = CHIBA IGAKU
巻
95
号
1
開始ページ
19
終了ページ
23
刊行年月
2019-02-10
selfDOI
10.20776/S03035476-95-1-P19
著者版フラグ
publisher
カテゴリ
千葉医学 (ONLINE ISSN 2433-4243)
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コンテンツの種類
雑誌掲載論文 Journal Article
DCMI資源タイプ
text
ファイル形式 [IMT]
application/pdf
言語 [ISO639-2]
jpn
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