| Project/Area Number |
24K10915
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Kyoto Prefectural University of Medicine |
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Principal Investigator |
渡邉 啓太 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (70565663)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
掛田 伸吾 弘前大学, 医学研究科, 教授 (30352313)
吉村 玲児 産業医科大学, 医学部, 教授 (90248568)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| 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: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
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| Keywords | Default mode network / VBM / Brain network |
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| Outline of Research at the Start |
海馬や扁桃体、視床などを細分化した解析により、疾患の病態解明が進んでいる。一方で、Triple networkと呼ばれるDefault mode network、Salience network、Central executive networkをSub-networkの観点から細分化し、解析する研究は進んでいない。そこで、我々は独立成分分析を用いてdata drivenにTriple networkを細分化する手法を試みる。本研究では、大うつ病および軽度認知障害におけるSub-networkの異常を調査し、Sub-network解析の有用性を検証する。
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