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2015 Fiscal Year Research-status Report

SPECT脳画像に基づくin silico疾患判別に関する研究

Research Project

Project/Area Number 25870406
Research InstitutionHokuriku University

Principal Investigator

岡本 晃典  北陸大学, 薬学部, 講師 (70437309)

Project Period (FY) 2013-04-01 – 2017-03-31
Keywords画像の識別 / データマイニング / 画像診断 / 知識の発見
Outline of Annual Research Achievements

Single photon emission computed tomography (SPECT) は、脳血流量の低下を伴う疾患の早期診断に用いられている。診断の際には、得られた画像をより客観的な情報として提示することが必要である。そこで、統計的な解析による血流量の異常部位の提示や画像データの特徴に基づく健常者と患者間の機械的な判別法などが研究されているが、時として類似の症状を示す複数の疾患間を判別することは未だ困難な試みである。そこで本研究では、過去の確定診断画像例における血流低下情報を基に疾患判別予測などを試み、SPECT画像診断時の情報支援につながるin silico予測モデルの構築を目的とする。
これまでの研究で、画像内の座標点を脳機能部位の情報に基づいてより細分化したグルーピングを行い、予測モデルを構築した。平成27年度は、冗長な変数の削減などにより疾患判別予測モデルの予測性能の改善を試みた。細分化前と比較しほぼ同等の予測性能が得られたが、冗長な変数の削減などによる予測性能の向上は見られなかった。またモデルにおける過学習の傾向も見受けられたことから、本データにおける座標点の細分化による予測性能をこれ以上に改善することは困難と判断した。細分化したグルーピングの結果として、疾患判別に重要性が高いと推測される部位がより詳細に指定できることになった。二疾患の分類について予測正答率が十分に高かったため、さらなる検討として、三疾患(アルツハイマー病、パーキンソン病、非アルツハイマー型認知症を伴う疾病)での疾患判別予測モデルの構築を試みた。二疾患分類と比べて予測正答率が低下したものの、約80%の正答率が得られたため、アルツハイマー病とパーキンソン病以外の疾病についても本研究の方法により疾患判別に関する情報支援が可能であることが示唆された。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

判別モデル構築時の脳機能部位について、Talairach標準脳のLevel 2のラベルを利用した画素情報のグルーピングから、同Level 2及びLevel 3を組み合わせたラベルを利用した、より細分化したグルーピングを行い、判別モデルを構築し、level 2のラベルのみを利用したグルーピングの時と同程度の予測性能を得ていた。平成27年度は冗長な変数の削減などによりさらなる予測性能の改善を検討したが、改善には至らなかった。しかし予測の正答率が90%程度の予測モデルは得られていたため、予定通り三疾患(パーキンソン病、アルツハイマー病、非アルツハイマー型認知症を伴う疾病)の疾患判別に適用した。その結果、二疾患の判別に比べて性能は劣るものの、予測において約80%の正答率を示す判別モデルが構築された。研究成果について、学会発表はしたものの、論文での公表が遅れている。現在論文を作成中であり、研究期間の延長が認められたため、平成28年度中に投稿予定である。

Strategy for Future Research Activity

画素情報のグルーピングをより細分化した予測モデルの構築とその予測性能の改善を試みたが、細分化前と同程度の予測性能にとどまった。これ以上の予測性能の向上は困難と判断し、同じ方法を用いて三疾患の分類を検討した。二疾患の判別予測モデルよりも予測性能は低下したが、予測において約80%の正答率を示すモデルが構築された。
平成28年度は、当初予定から延長を申請し認められた期間である。これまでの研究成果はその都度学会発表をしてきたものの、論文としては発表してこなかった。そこで平成28年度は、論文作成に必要な追加的な検討などは行うが、基本的に論文での成果公表に注力する。

Causes of Carryover

申請段階で研究協力者として想定していた博士課程大学院生が別業務に関わることになり、研究協力者として稼動する時間が短縮されてしまった。その結果として本研究の実施に想定以上に時間を要することになり、論文投稿等の成果公表が遅れている。そこで、成果公表に注力することを主な目的として研究期間を延長し、成果公表の費用として平成28年度に使用するため

Expenditure Plan for Carryover Budget

研究期間の延長により平成28年度の経費として、成果公表、特に論文投稿やそのための打合せ、場合により追加の計算などに係る費用について出費の予定である。

  • Research Products

    (2 results)

All 2015

All Presentation (2 results)

  • [Presentation] SPECT脳血流画像に基づく機械学習を用いた疾患判別予測モデルの構築2015

    • Author(s)
      阪本健也, 幡生あすか, 高木達也, 岡本晃典
    • Organizer
      第55回日本核医学会学術総会
    • Place of Presentation
      東京
    • Year and Date
      2015-11-05 – 2015-11-07
  • [Presentation] 脳血流画像に基づく機械学習を用いた疾患予測モデルの検討2015

    • Author(s)
      幡生あすか
    • Organizer
      生命医薬情報学連合大会2015年大会
    • Place of Presentation
      京都
    • Year and Date
      2015-10-29 – 2015-10-31

URL: 

Published: 2017-01-06  

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