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Children psychological disorder onset prediction using spatio-temporal statistical model

Research Project

Project/Area Number 18F18119
Research Category

Grant-in-Aid for JSPS Fellows

Allocation TypeSingle-year Grants
Section外国
Research Field Soft computing
Research InstitutionUniversity of Hyogo
Host Researcher 小橋 昌司  兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00332966)
Foreign Research Fellow ALAM SAADIA  兵庫県立大学, 工学(系)研究科(研究院), 外国人特別研究員
Project Period (FY) 2018-04-25 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,200,000 (Direct Cost: ¥1,200,000)
Keywords新生児脳 / 時空間統計的形状モデル / 発達障害発症予測 / 新生児 / 脳MRI / 時空間統計形状モデル / 機械学習
Outline of Annual Research Achievements

発達障害発症予測を行うため,新生児脳の3次元的形状およびその成長に伴う脳形状変形に注目した.本研究では特に,3次元的形状および脳形状変形の正常モデルを構築し,その正常モデルからの異常度判別により発達障害発症を予測する特徴量抽出を実施した.正常モデルとして,新生児脳形状3次元時空間統計的形状モデルを構築した.本年度における主な研究成果は,(A)新生児脳MR画像からの脳領域自動抽出法の提案,(B)カルマンフィルタを用いた時空間統計的形状モデル構築法の提案である.
(研究実績A)においては,時空間統計的形状モデル構築に必要となる新生児脳3次元形状を,脳MR画像から自動で領域抽出を行う.提案手法はU-netによる深層学習法により行った.特に,学習データを容易に収集可能な成人脳MR画像を用いた転移学習法を導入することにより,学習データ収集が困難で,少数の新生児脳MR画像においても高精度に領域抽出が可能となることを明らかにした.
(研究実績B)において,(研究実績A)で得られた新生児脳3次元形状を用いて行う.提案手法においては,3次元脳形状を符号付距離値画像に変換し,重み付き最尤法に基づく主成分分析を適用することで,3次元形状の個人間変動を統計的に抽出する.さらに,時間軸においてカルマンフィルタに基づく主成分軸ベクトルの推定を行うことで,滑らかで欠損値がない,時間的に変形する3次元正常モデルを構築できた.また,構築した新生児時空間統計的形状モデルで抽出した特徴量を用い,SVMの機械学習による発達障害発症予測法を示した.

Research Progress Status

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和元年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2019 Annual Research Report
  • 2018 Annual Research Report

Research Products

(14 results)

All 2019 2018 Other

All Int'l Joint Research (2 results) Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 4 results,  Open Access: 1 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results,  Invited: 5 results) Book (1 results)

  • [Int'l Joint Research] 国際経営農業技術大学(バングラデシュ)

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    • Author(s)
      K. Morita, K. Ando, R. Ishikura, S. Kobashi, and T. Wakabayashi
    • Journal Title

      International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences

      Volume: 24 Pages: 83-90

    • NAID

      130007998945

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      Binte Alam Saadia、Nii Manabu、Shimizu Akinobu、Kobashi Syoji
    • Journal Title

      Current Medical Imaging Reviews

      Volume: 15 Pages: 1-10

    • DOI

      10.2174/1573405615666181120141147

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  • [Journal Article] Neonatal Brain Segmentation for the Longitudinal Brain Shape Analysis2019

    • Author(s)
      K. Morita, K. Ando, R. Ishikura, S. Kobashi, and T. Wakabayashi
    • Journal Title

      International Workshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics

      Volume: 1 Pages: 1-6

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  • [Journal Article] 医療と情報:第1部 ヘルスケア・インフォマティクスの先端技術:2.医用画像診断の未来,2019

    • Author(s)
      盛田 健人, 小橋 昌司
    • Journal Title

      情報処理

      Volume: 60 Pages: 310-313

    • NAID

      40021842199

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    • Author(s)
      Alam Saadia Binte、Shimizu Akinobu、Ando Kumiko、Ishikura Reiichi、Kobashi Syoji
    • Journal Title

      2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)

      Volume: 1 Pages: 385-389

    • DOI

      10.1109/smc.2018.00075

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      盛田 健人, 若田 ゆき, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 小橋 昌司
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      パーティクルフィルタ研究会
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      小橋昌司
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      S. Kobashi
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  • [Book] Non-Invasive Diagnostic Methods2018

    • Author(s)
      Binte Alam Saadia、Kobashi Syoji
    • Total Pages
      12
    • Publisher
      IntechOpen
    • ISBN
      9781789848458
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Published: 2018-05-01   Modified: 2021-01-27  

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