2010 Fiscal Year Annual Research Report
脳機能3次元MR画像を用いた早期アルツハイマー病鑑別診断支援システムの開発
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21791199
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
山下 泰生 九州大学, 病院, 技術職員 (70380516)
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| Keywords | 医用画像工学 / コンピュータ支援診断学 / アルツハイマー病 / 脳神経疾患 / 医療・福祉 |
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| Research Abstract |
本研究の目的は、ASLの脳機能画像を用いて早期のアルツハイマー病(AD)の鑑別診断を支援するシステムを研究開発することである。提案システムを用いることで、医師の診断の見落としや、労力の大幅な軽減が期待できる。また、造影剤を使用することなく診断精度を向上できれば、身体的かつ経済的な患者負担の軽減が予想される。平成21年度に、収集した症例および開発したアルゴリズムを礎に、平成22年度は下記の研究開発を実施した。
●脳血流低下区域の特徴量解析法の開発
Talairach標準脳図譜に従って区域分けされた領域(平成21年度開発)ごとに血流量の平均値を求め、Student t 検定におけるp値を基に、ADの判別に効果的な領域を取捨選択した。
●SVMを用いた血流異常領域の検出アルゴリズムの開発
領域ごとの平均脳血流量を特徴量として、ADの特徴量パターンを識別器のひとつであるサポートベクターマシーン(SVM)に学習させ、ADの自動鑑別を試みた。提案手法を15症例AD患者および15例の健常対照者のASLに基づく脳機能画像に適応し、有用性を確認した。
●レジストレーションアルゴリズムの改良
平成21年度に開発したASL画像とTalairach標準脳図譜のレジストレーション精度を向上させるための改良をおこなった。
実施計画に沿って開発・改良した手法を用いてADの自動鑑別を試み、良好な結果を得た。
また、研究成果を国際会議論文2報、国内会議論文1報および4件の学会発表により報告した。
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