2015 Fiscal Year Research-status Report
脳FDG-PETおよびMRIと機械学習を用いた高精度な認知症自動鑑別診断
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15K09982
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital and Institute of Gerontology |
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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)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 認知症 / 鑑別診断 / PET / FDG / 機械学習 / アルツハイマー型認知症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、FDG-PETおよびMRIを用いた認知症自動鑑別診断支援の実現を目的とし、被験者の画像からアルツハイマー病(AD)、前頭側頭葉変性症(FTD)、びまん性Lewy小体病など認知症の原因疾患の鑑別を行い、疾患特異度と進行度を出力することで認知症の鑑別診断支援を行う仕組みの実現を目指している。平成27年度は、特徴量抽出及び機械学習アルゴリズムの検討、および学習モデルを用いた鑑別において得られる指標と認知機能との関係の調査を通じて、認知症診断支援の仕組みの構築を行った。
1. 特徴量抽出手法の検討
本研究で良好な識別結果を得るためには特徴量抽出は重要な構成要素である。先行研究を参考に、(手法1)解剖学的に100程度の関心領域に分割する手法、(手法2)正常例と疾患例の統計的比較によって有意差を呈するボクセルから特徴量を抽出する手法、の二種を採用し性能を確かめた。疾患毎に特異的な特徴量の抽出が可能であるため、手法2のほうが有利であると予想されたが、実験の結果手法2より手法1の方が高性能であった。手法1は糖代謝の低下領域と比較的代謝が保たれている領域の双方の情報を学習に使用できることが理由の一つであると考えられる。
2. 機械学習アルゴリズムの検討と認知症診断支援の仕組みの構築
機械学習アルゴリズムとして、2クラス分類であるサポートベクターマシン(SVM)を組み合わせで多クラス分類を実現する手法を採用した。SVMにおける各クラス間の超平面からの距離を画像から得られる評価指標と定義し、画像指標と同時期に測定したミニメンタルステート検査(MMSE)との相関を、ADと健常者(NL)の分類モデル、FTDとNLの分類モデルでそれぞれの対象のデータについて調べた。結果、ADとNLの分類モデルにおいて有意な相関が得られ、画像の特徴が病状の進行の指標として使用できる可能性が示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的である「FDG-PETおよびMRIを用いた認知症自動鑑別診断支援」について、本年度の研究によってFDG-PET画像を用いた画像指標の提案とその一次評価を行い、診断支援の原型となる枠組みが構築された。研究費応募時点の研究計画・方法におおむね一致した計画と方法で研究が進行している。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度の研究においては、FDG-PET画像のみを用いた鑑別を行っていたが、今後は、MRIのT1強調画像などを利用して脳の萎縮の情報なども用いて、鑑別などの精度の向上を目指す。そのためには、サポートベクターマシンにおける多重カーネル法の導入など、手法の改良なども必要となる。最終年度までに、実際の臨床データによる評価や多施設共同研究のデータへの適用など、実際の臨床現場で利用できるような仕組みとして実現したい。
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| Causes of Carryover |
研究応募時の計画で計上していた備品購入計画を組み替え、ディスクエンクロージャの購入を見送り既存のエンクロージャへの交換用ディスクの購入にとどめた。またラックマウント型サーバーの代わりにデスクトップ型パソコンを購入してPCクラスタシステムの増強を行った。次年度使用額はそれらの調整した差額である。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究で使用するデータの運用・保存用の交換ディスクの購入が必要であり、それらに充当する予定である。
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