2016 Fiscal Year Research-status Report
体形比較課題による摂食障害の病態と治療的介入の検討
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15K15282
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| Research Institution | University of Occupational and Environmental Health, Japan |
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Principal Investigator |
兒玉 直樹 産業医科大学, 医学部, 講師 (10352303)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 摂食障害 / 脳機能画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
多数の被験者に対してMRI撮像中に視覚刺激を行うことが困難になったため、当初の計画を一部変更して、安静時脳活動や構造画像から機械学習の方法を応用した多変量解析のプログラムをPython 3.5 + scikit-learnを用いて作成し、予備的な検討を行った。大脳皮質を90の領域(anatomical automatic labeling Atlas)に分割し各領域ごとの安静時脳活動の時系列データを抽出。各領域ごとの時系列データの全相関係数を算出して、個々の被験者ごとに4005の領域間の相関係数を被験者ごとの特徴量として解析した。まずRecursive feature eliminationを用いて、相関係数ごとの重要度を推定。重要度の高い101領域間の相関係数に絞り込み、これをさらにL1-Regularized support vector machineを用いたアルゴリズムで解析した。予備的な解析では疾患回復群と健常被験者を脳活動のデータのみで正解率95%以上の精度で判別することができた。また、疾患回復群では、下前頭回が、前頭葉の他の部分と多くネットワークを形成していることが示唆された。下前頭回は先行研究にて、不適切な衝動行為の抑制に関連している部位とされている。一方で健常被験者でみられた補足運動野と海馬傍回などのネットワークが弱いことが示唆された。補足運動野は先行研究では食行動異常とくにむちゃ喰いと関連していることが示唆されており、衝動的な食行動異常に制御に異常に関連していると考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
刺激提示に関しての同意を得ることも、当初の予想よりも困難であった。また、刺激提示をしない条件においても、予想よりも被験者数を集めることが困難であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
複数の被験者から、謝金に対して指摘があったため、謝金の額を3倍に引き上げて、被験者の募集を行う。また、機械学習の方法を応用した多変量解析は従来の解析法に比べて、機種間や施設間の差に影響が受けにくいとされているので、他施設などにも協力を仰ぎ研究を遂行したい。
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| Causes of Carryover |
被験者の募集が予想以上に進まなかった。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
被験者の負担を考慮し、謝金の額を3倍に上乗せして、被験者の募集と実験遂行のために使う予定である。また、一人分のデータの解析に長時間かかるため、並列計算可能なGPUコンピューティング向けワークステーションの導入も予定している。
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