磁気共鳴画像と機械学習ネットワークを用いた新規脳容積評価法の構築

• Project/Area Number: 24K10869
• 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: Juntendo University
• Principal Investigator: 後藤 政実 順天堂大学, 保健医療学部, 先任准教授 (30375844)
• Project Period (FY): 2024-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2026: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000); Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: 磁気共鳴画像 / 脳萎縮 / 脳機能 / 機械学習

Outline of Research at the Start

磁気共鳴画像の解析による脳容積評価は、脳機能と関連した研究など、広い領域で利用されている。この解析には、T1強調画像が多く用いられるが、T1コントラストの弱い脳構造に対しては、領域抽出が困難となる欠点がある。機械学習を用いた手法が提案されているが、臨床実用上の問題が残っている。本研究では、各脳領域抽出に最適なコントラスト画像を生成するネットワークと、その生成画像から領域抽出を行うネットワークとを組み合わせた新規脳領域抽出法（Sy-CNN-volumetry法）の基盤構築を目的とする。本課題の成果は、これまでの手法で抽出困難であったあらゆる脳領域への応用が期待できる革新的なものである。