2008 Fiscal Year Annual Research Report
認知症の画像検査のためのマルチモダリティコンピュータ支援診断ツールの開発
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20591461
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| Research Institution | Keio University |
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Principal Investigator |
橋本 順 Keio University, 医学部, 講師 (20228414)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐々木 貴浩 慶應義塾大学, 医学部, 講師 (60306694)
彌富 仁 法政大学, 工学部, 助手 (10386336)
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| Keywords | 認知症 / 脳血流SPECT / MRI / 画像診断 / 鑑別診断 / アルツハイマー病 |
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| Research Abstract |
平成20年度においては、橋本と佐々木による臨床データの収集と彌富による装置の設置と識別器プログラムの作成に分かれて研究が行われた。
臨床データの収集においては、アルツハイマー病の症例を中心に、レビー小体型認知症、認知症を伴うパーキンソン病、前頭側頭型認知症、皮質基底核変性症、進行性核上麻痺、正常圧水頭症、脳血管性認知症の症例について行われた。データは臨床症状、高次脳機能検査所見、MRI検査所見、脳血流SPECT検査、心臓交感神経機能検査(MIBG)所見からなり、MRIと脳血流検査については通常の画像処理の他に、画像統計解析を行い(VSKAD法ならびに3D-SSP法、eZIS法)、それらの結果をデータに加えた。平成21年度にはさらに調査症例を増やし、これらを整理して以下に記述する識別プログラムにかける計画である。
識別プログラムの作成は購入したワークステーション上において行われた。アルツハイマー病かそうでないのかを識別するためのバイナリクラス識別器のためのプログラミングをはじめに行った。この識別器は線形モデル、人工ニューラルネットワーク、サポートベクターマシーンをベースにした3種類のものを用意し、多数の原因疾患を鑑別するマルチクラス識別器は入工ニューラルネットワークをベースにしたものを作成した。さらに各識別器の診断制度を評価するためのleave-one-out cross validation法を実行するためのプログラムも用意した。認知症の症例データはまだ完全ではないため、上記プログラムをテストするためにすでに持っている黒色腫の良悪性を鑑別する研究や周術期心事故予測の研究で使用したデータを試験的にかけてみたところ、概ね良好な結果が得られた。
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