2017 Fiscal Year Research-status Report
遺伝子型と画像情報を用いた認知症早期検出のための次世代型コンピュータ支援診断
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17K09067
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
内山 良一 熊本大学, 大学院生命科学研究部(保), 准教授 (50325172)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | コンピュータ支援診断 / Radiogenomics / 認知症 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ポストゲノム時代に入り，Imaging Phenotype（病気の大きさや形状などの画像表現型）を中心に進められてきた放射線医学の研究にGenotypeという新しい視点を加える研究が広がりを見せつつある．本研究では，認知症を対象に，従来の「画像特徴量」に「遺伝子情報」を加えて解析する次世代型のコンピュータ支援診断システムの研究開発を行う．本年度は，（１）各年代（50代，60代，70代，80代）の正常標準脳を作成し，各年代の正常標準脳からの差を萎縮の程度として定量化する手法を開発した．（２）軽度認知障害（MCI）とアルツハイマー型認知症（AD）の患者群で，APOE遺伝子のタイプに応じて，脳萎縮の部位に違いがあることを確認した．（３）それらの萎縮の程度を定量化するために，時空間統計モデルを作成した．これらの研究成果によって，遺伝子のタイプに応じて病気の形成過程が異なること，病気の形成過程（萎縮の程度）を定量化し，その値を入力した識別器を構築すれば，次世代型のコンピュータ支援診断システムを開発できる可能性があることを示した．
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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
研究計画通りに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
これまでの研究で明らかになった遺伝子タイプによって異なる脳萎縮の程度を入力とした識別器を構築することによって，次世代型のコンピュータ支援診断システムの試作機を開発する．
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| Causes of Carryover |
他の助成金が獲得できたため，科研費でPCの購入をせずに済み，次年度使用額が生じた．本研究の成果が注目され，招待講演の依頼があるため，次年度の旅費として使用する予定である．
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