Application of neuroimaging with generative AI to psychiatric and neurological disorders

Research Project

Project/Area Number	24K10808
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	大石直也京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	MRI / 脳 / 深層学習 / 生成AI / 精神・神経疾患
Outline of Research at the Start	MRIに代表される非侵襲的脳画像法は、精神・神経疾患の臨床・研究に大きく寄与してきた。その臨床応用として最も有用とされるのは、疾患の診断や予後予測であろう。機械学習や、近年技術進展が著しい深層学習技術を応用することでこれらの精度向上が図られてきたが、従来の技術は診断や予測に関するクラス分類が主体であり、解釈に直結しうるような画像そのものを生成することが困難であった。そこで、本研究ではこの数年で急速に進化を遂げている生成AI技術を応用し、解釈性を保有しうる画像そのものを生成することで高精度な疾患診断、予後予測手法を開発する。それを精神・神経疾患の脳画像に応用することでその有用性を明らかにする。