Development and clinical application of AI model to support diagnosis of dementia using medical big data from electronic medical records

2022 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 22J40114
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Institution: National Cardiovascular Center Research Institute
• Principal Investigator: 中奥 由里子 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 予防医学・疫学情報部, 特別研究員(RPD)
• Project Period (FY): 2022-04-22 – 2025-03-31
• Keywords: 脳MRI画像 / 拡散テンソル画像 / 認知症

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は、脳MRI画像の複数の撮像法から、画像的特徴を自動抽出して評価する認知症診断支援AIモデルを開発することである。2022年度は、国立循環器病研究センター（国循）の電子カルテ情報を使用するために、研究倫理審査委員会での承認を得た。後方視的に、拡散テンソル画像を含む、脳MRI画像が撮像された103例の症例のデータを収集した。対象者の特性は、年齢の平均(SD)は81.0(3.3)歳で、女性が50.5％、総海馬体積が6716mm3であった。今後は、脳MRI画像からの特徴量を加えて、解析を進めていく。
脳MRI画像を前処理する手法・並列処理が可能なマシン環境を準備した。3D-T1強調画像には、Freesurferなどを用いて、関心領域(ROI)の体積を算出する。FLAIR画像には、SPMのtoolboxであるLesion Segmentation Toolを用いて、大脳白質病変の体積を算出する。拡散テンソル画像には、FMRIB software library (FSL) を用いて、ROI毎にfractional anisotropy, mean diffusivityなどの値を算出した。上記により、撮像法毎に、数値化された画像的特徴量を得ることが可能となってきた。
来年度は、国循内で複数の撮像法を含む脳MRI画像を撮像したデータ、外部データの収集を行い、脳MRI画像データの前処理を行い、一般化線形モデル(GLM)等による認知症診断モデルを作成していく。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2022年度は、研究倫理審査委員会での承認を得て、国立循環器病研究センターの電子カルテ情報から拡散テンソル画像を含む脳MRI画像が撮像された103例の症例のデータの収集を行い、脳画像解析を開始した。脳MRI画像を前処理するマシン環境を準備し、手元のデータを用いて、撮像法毎に、数値化された画像的特徴量を得る手段の検討を進めた。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、拡散テンソル画像、3D-T1強調画像等から、関心領域毎に数値化された画像的特徴量を得ることが可能となった。2023年度には、上記以外のArterial spin labeling画像から画像的特徴量を得る。さらに、これらのマルチモーダルな画像的特徴量、臨床情報を合わせて入力することにより、認知症診断支援モデルの構築を進める。