非侵襲で低コストな高精度脳機能検査を実現する高解像度fMRIの開発
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19K17216
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | National Institutes for Quantum Science and Technology |
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Principal Investigator |
大田 淳子 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 研究員 (90825001)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2021: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 敵対的生成ネットワーク / GAN / 超解像 / fMRI / 深層学習 / 運動機能 / 機能的MRI / 畳み込みニューラルネットワーク / 画像 / 医用画像処理 / 機械学習 / MRI / 人工知能 / 脳機能 / ディープラーニング |
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| Outline of Research at the Start |
機能的MRI（fMRI）は脳機能検査において重要な役割を果たしているが、空間解像度が低い点
が問題点として挙げられる。fMRIの高解像度化手法はこれまでにもいくつか提案されているが、臨床応用は困難であった。
一方、研究代表者は人工知能を用いた画像の高解像度化手法により、頭部MRI画像を本来の画像が持つ情報を失わせることなく高解像度化できることを示してきた。しかし、fMRIは一般的なMRI装置では教師データとなる高解像度な画像を得ることができない。
そこで本研究では、fMRIに特化した学習法を提案し、従来は困難であった高精度な脳機能の弁別を可能にする、新たな高解像度fMRIを開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
fMRIは脳機能を可視化するツールとして用いられているが、空間解像度は構造的MRIと比較すると相対的に低い。空間解像度の高いfMRIを撮像するためには、時間分解能の制約があり困難である。また、深層学習などの機械学習法を用いて空間解像度を向上させる方法を用いることができれば、撮像後に空間解像度を向上させることが可能だが、学習の教師となる空間解像度が高い理想的なfMRI画像を準備するのが困難である。
そこで本研究では、T2＊強調画像（T2＊WI)はfMRIと同様にエコープラナーイメージングにより取得されるため、画像コントラストが類似している点に着目し、新たな高解像度fMRIを提案する。本研究は、T2＊WIを学習した超解像処理モデルを用いて、ｆMRIを高解像度化することで新たな高解像度fMRIを開発する。本手法により、従来の非侵襲的な検査では困難であった高精度な脳機能の弁別を可能にすることを目指した。その結果、提案手法を用いた方が2本の異なる手指の弁別能が向上する可能性を示した。
本研究内容をScientific reports誌に投稿し、出版された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究開始時の研究計画の内容について、国内外の学会発表を行い、査読付き国際誌に論文が採択され、当初の研究計画は達成されたため。
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| Strategy for Future Research Activity |
研究計画の内容は概ね計画通り遂行されているものの、引き続き、安静時脳機能画像を対象とした検討を継続する。
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Report
(4 results)
Research Products
(6 results)
