大規模データによる神経疾患および精神疾患の統合的画像診断システムの確立

2017 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 15K15451
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 高尾 英正 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (10444093)
• Project Period (FY): 2015-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 脳・神経 / MRI

Outline of Annual Research Achievements

一般にひろく公開されている、さまざまな疾患における画像データベースの情報を統合することで、さまざまな疾患における統合的な画像診断システムを樹立することを最終的な目標とし、近年大きく進歩を遂げている機械学習の手法を応用することで、通常、視覚的には異常の同定が困難である画像から、さまざまな疾患の判別および可能性の示唆を行う、真に有用な画像診断補助システムを構築するにあたって、はじめに、アルツハイマー型認知症（AD；Alzheimer's disease）を対象として、ADNI（The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）、OASIS（The Open Access Series of Imaging Studies）といった公開されているデータベースより画像データを取得し、データの統合可能性について検討を行い、引き続き、判別システムの構築について検討を行っている。脳形態画像（MPRAGE、IR-FSPGR）に加えて、脳拡散強調画像（DWI; diffusion-weighted imaging）、安静時脳機能画像（resting functional MRI）、T2強調画像（T2-weighted imaging）といったシーケンスのデータについても取得を行っており、データベース内の複数セットのデータを用いることで、画像の再現性についての検討を行っている。なお、研究期間中、機械学習に使用している計算機のグラフィックボードに不具合を生じ、計算機の環境を再構築する必要が生じた。これにより作業に遅延を生じることとなり、研究期間の延長が必要となった。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

機械学習に使用している計算機のグラフィックボードに不具合を生じ、計算機の環境を再構築する必要が生じた。これにより作業に遅延を生じ、解析結果のとりまとめ、学会発表や論文作成といった研究成果の公表についても遅延を生じている。

Strategy for Future Research Activity

引き続き、公開されているさまざまな疾患における画像データベースの情報を統合し、機械学習の手法を応用することで、さまざまな疾患の判別および可能性の示唆を行う、統合的な画像診断補助システムの構築を目指し、画像正規化、および、データの統合可能性の検討を進め、判別システムの構築について検討をすすめる。また、得られた結果に対してとりまとめを行い、成果の発表を行う。

Causes of Carryover

機械学習に使用している計算機のグラフィックボードに不具合を生じ、計算機の環境を再構築する必要が生じた。これにより作業に遅延を生じ、学会発表や論文作成といった研究成果の公表についても遅延を生じることとなった。今年度の経費の使用用途としては、システムに関連する機器・ソフトウェア、学会発表ならび論文作成に必要となる費用を中心として使用する予定である。