Advanced Artificial Neurogragh Platform Linking Brain Structure and Function

Research Project

Project/Area Number	23K14933
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	National Institutes for Quantum Science and Technology
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, 主任研究員 (90825001)
Project Period (FY)	2023-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords	グラフニューラルネットワーク / MRI / 深層学習 / Graph neural network / 脳機能画像 / T1強調画像 / ディープラーニング
Outline of Research at the Start	本研究では、グラフニューラルネットワークを用いて、脳の機能画像と構造画像を組み合わせた脳画像解析法を提案する。また、複数の精神疾患症例を対象として、アルゴリズムの有用性を検証する。
Outline of Annual Research Achievements	本研究課題では、機械学習法の一種であるグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて、脳の構造情報と機能情報をより効率的に統合して学習するための基盤技術を開発することとその臨床応用の可能性を検討することを目的とする。症例は、複数の精神疾患を対象とする。研究期間1年目は、症例の収集を進めると同時にアルゴリズム開発のための計算機やソフトウェアなどの環境整備を行った。また、アルゴリズム開発に必要な技術の基礎的検討と技術に関する情報収集を行った。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 画像データの収集とアルゴリズム開発のための環境整備は進んだものの、研究代表者の産休・育休期間を含んだことも要因となり、アルゴリズム開発に関しては遅れた。
Strategy for Future Research Activity	技術実装と収集済みの臨床データを実装可能な形にする方法の検討を進める。