| 研究課題/領域番号 |
15K09348
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
神経内科学
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| 研究機関 | 帝京大学 (2017-2018)
東京大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
林 俊宏 帝京大学, 医学部, 教授 (60505890)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2017年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 神経機能画像法 / アルツハイマー病 / 安静時fMRI |
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| 研究成果の概要 |
アルツハイマー病（AD）は認知症の発症に10年以上先行する前臨床期より病理過程が始まっている．その病理過程を修飾する治療法の開発には，無症状の状態で前臨床期ADの病態を評価するバイオマーカーが必要である．その１つとして安静時fMRIによる脳の大域的神経結合（コネクティビティ）が期待されている．安静時fMRIは非侵襲的で経時的観察が出来る利点があるが，コネクティビティの信号は小さく，さらに撮像中の体動や呼吸・心拍などによる生理学的雑音の混入があるので，その対応が重要である．本研究は生理学的雑音に対処出来る強力な画像前処理や生理学的雑音に堅牢な信号の抽出方法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
安静時fMRIによる脳の大域的神経結合（コネクティビティ）はアルツハイマー病を始めとする神経精神疾患の病態を評価する研究手法として急速に普及してきた．しかしコネクティビティに関連する微弱な信号を多くの生理学的ノイズのなかから抽出する必要がある．特に高齢者は撮像中の体動が若年者よりも大きくノイズの混入も多いため，強力な画像前処理が必要となる．本研究はそれに対応しうる解析方法を開発した．安静時fMRIが非侵襲的で経時的観察が出来るバイオマーカーとして確立すれば，神経精神疾患の治療薬開発に有用と期待する．
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