2016 Fiscal Year Annual Research Report
脳局所特徴に基づく高精度脳MRI画像解析技術の開発
Publicly Offered Research
| Project Area | Multidisciplinary computational anatomy and its application to highly intelligent diagnosis and therapy |
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| Project/Area Number |
15H01101
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
伊藤 康一 東北大学, 情報科学研究科, 助教 (70400299)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 画像 / 医用画像解析 / 脳画像解析 / 脳MRI / 脳ネットワーク / 年齢推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，以下の2項目を実施した．
１．前年度に検討した脳局所特徴および解析手法について，大規模な脳MRI画像データベースを用いて性能評価および解析の実験を行った．まず，健常者からなる脳MRI画像データベースを用いた年齢推定の実験を通して，正常加齢に伴う脳の形態変化が顕著に現れる局所領域を調べた．年齢推定に用いる局所領域を1つずつ削除することで有効な領域を求めた．得られた有効領域は，医学における統計解析の結果と一致することを確認している．有効領域のみを用いて年齢推定することで，推定精度が向上することを確認した．次に，健常者と脳疾患患者において，形態変化が顕著に表れる領域を解析し，診断支援を行うことを検討した．具体的には，アルツハイマー病患者を含む大規模な脳MRI画像データベースを用いて年齢推定実験を行い，健常者とアルツハイマー病患者との間に推定される年齢に差があることを確認した．アルツハイマー病患者の場合は，実際の年齢よりも10歳～20歳程度高く推定される傾向にあり，この結果を診断支援に利用できる可能性がある．以上の成果については，医用画像処理に関する国際会議等で発表を行った．
２．局所領域をノードとし，局所領域間の接続性からエッジを定義することで，複雑な脳機能をネットワークとして表現し，局所領域間で相互作用しながら情報伝達を行っているスモールワールド性を有していることを確認した．健常者とアルツハイマー病患者との間で構成されるネットワークに違いがあることも確認した．これらの知見に基づいて，複雑ネットワーク解析に基づいた脳画像解析が行えることを実証した．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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