| 研究課題/領域番号 |
15K09982
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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 |
放射線科学
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| 研究機関 | 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所) |
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研究代表者 |
坂田 宗之 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (00403329)
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| 連携研究者 |
石井 賢二 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター, 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究部長 (10231135)
我妻 慧 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター, 東京都健康長寿医療センター研究所, 技術員 (40738283)
木村 裕一 近畿大学, 生物理工学部, 教授 (60205002)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 認知症診断 / PET / MRI / 機械学習 / サポートベクターマシン / アルツハイマー病 / 認知症 / 鑑別診断 / アルツハイマー型認知症 / FDG |
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| 研究成果の概要 |
認知症の診断や対策には、原因疾患の鑑別診断が不可欠である。本研究では、機械学習を用いてFDG-PETおよびMRIを入力とした認知症の鑑別を自動で行うシステムを構築した。FDG-PETの糖代謝低下とMRIにおける脳の萎縮を表す画像から特徴量を抽出し、サポートベクターマシンで学習する仕組みで、アルツハイマー型、前頭側頭型、レビー小体型の各原因疾患と健常群をそれぞれ自動で識別し、加えて疾患の重症度や進行度を表す客観的な指標を提示することで臨床の鑑別診断を支援する。
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