• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Risk prediction of Alzheimer's disease using radiomics

Research Project

Project/Area Number 21K07591
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research InstitutionThe University of Tokyo

Principal Investigator

高尾 英正  東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (10444093)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2025-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywordsアルツハイマー病 / MRI / PET / Radiomics
Outline of Research at the Start

本研究では、マルチモダリティ画像のRadiomics解析にて、アルツハイマー病を発症するリスクをより正確に予測可能とするシステムを開発するにあたり、以下の項目を実施する。
1)大規模データの取得
2)画像正規化、セグメンテーション、特徴量抽出の検討
3)Radiomicsモデルの構築および評価
4)システムの一般化の検討

Outline of Annual Research Achievements

コンピューター断層撮影(CT;Computed Tomography)、磁気共鳴画像法(MRI;Magnetic Resonance Imaging)、陽電子放出断層撮影(PET;Positron Emission Tomography)などの画像診断機器に加え、近年、コンピューターのハードウェアおよびソフトウェアの発展が目覚ましい。また、現在、Radiomicsと呼ばれる、画像から多くの情報を抽出し、疾患の鑑別や予後の予測を行うといった試みがなされている。認知症は、社会的・経済的な影響の強い疾患であり、アルツハイマー病(AD;Alzheimer's disease)は、認知症の原因として最多で、進行性かつ不可逆の神経変性疾患である。近年、アルツハイマー病治療薬の開発が注目を浴びているが、それには、認知症発症早期ないし発症前の介入が不可欠であり、その対象を見つけ出すことが重要となっている。本研究では、アルツハイマー病治療薬の対象となりうる症例を選別するため、マルティモダリティー画像のRadiomicsにより、アルツハイマー病発症リスクの予測を可能とするシステムの構築を目的としている。アルツハイマー病ニューロイメージングイニシアチブ(ADNI;The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative)といった公開データベースより、マルティモダリティーかつ縦断の大規模画像データを取得し、マルティモダリティー画像から多くの情報を抽出するため、画像正規化、セグメンテーション、特徴量抽出を検討し、システムの構築、評価を進めている。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

システムの構築、解析に使用しているコンピューターに障害が発生し、コンピューターの環境および解析のデータを修復するために、別途、時間を要した。これに伴い、学会発表および論文作成といった研究成果の公表などについても遅延を生じている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、マルティモダリティー画像から多数の情報を抽出する、Radiomicsモデルの構築および評価、システムの一般化を進める。また、得られた結果については、随時とりまとめを行い、学会発表および論文作成など、研究成果の発表を行う。

Report

(3 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2024-12-25  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi