2021 Fiscal Year Annual Research Report
Challenge to automatic classification between Parkinson's disease and atypical Parkinson's syndrome by artificial intelligence
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18K15565
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| Research Institution | Fujita Health University |
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Principal Investigator |
椎葉 拓郎 藤田医科大学, 医療科学部, 准教授 (30759501)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | パーキンソン病 / 非定型パーキンソン症候群 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超高齢化社会に突入した現在、パーキンソン病(PD)や非典型的パーキンソン症候群 (APS)の正確な早期診断と治療法の開発開始 は、患者予後向上や健康長寿社会実現のための重要な課題である。人工知能が医療を変える時代が到来し、人工知能の「健康、 医療、介護」への応用は人工知能研究開発の社会実装の一つの重点分野となっており、とりわけ機械学習や深層学習による医療 画像認識技術の応用に注目が集まっている。 本研究は、生体機能イメージングであるドパミントランスポータSPECT画像検査の形状特 徴量に着眼し、機械学習導入によるPD とAPSの自動分類システムという次代の画像診断法を 開発するものである。 2021年度は、これまでに開発したDATSPECTの自動分類システムをPDとAPS の分類に応用した。具体的には、ドパミントランスポータSPECT画像から円形度などの形状に関する特徴量や統計情報、さらに画像の質感を表すテクスチャ特徴量を算出し、分類モデルを構築した。当初、形状特徴量がPDとAPSの分類に寄与するのではないかと予想していたが、テクスチャ特徴量の方が、分類に有効な特徴であることが示された。さらに、我々が構築したモデルは、PDと多系統萎縮症を分類できる可能性が示唆された。
この成果は人工知能技術によるによるPDとAPS診療の強力な支援ツールとなり、人工知能 を応用した医療技術先進国・介護技術 先進国実現への一翼になると考える。
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