形態変化の個人差と非典型例・亜種を考慮して学習する脳FDG-PETの認知症鑑別診断支援

Research Project

Project/Area Number	24K10901
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	Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital and Institute of Gerontology
Principal Investigator	坂田宗之地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (00403329)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords	PET / 認知症診断 / 機械学習
Outline of Research at the Start	脳局所の糖代謝を画像化する脳FDG-PETを用いた認知症診断は、進行度の評価や原因疾患の鑑別で有用である。本研究では、機械学習を用いてMR画像から生成する疑似FDG-PET画像を利用し、加齢による形態変化と形態変化を伴わない糖代謝低下を客観的に分離することで、診断に有意義な新たな情報の提供を目指す。また、高コストかつ保険診療でないために多数のサンプルを収集することが難しい脳FDG-PETにおいて、機械学習の工夫として非典型例や亜種を考慮することで、学習症例が少ない状況でも高精度な認知症診断支援の実現を目指す。