| 研究課題/領域番号 |
19K18407
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分56010:脳神経外科学関連
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
武藤 淳 藤田医科大学, 医学部, 講師 (30383839)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 白質解析 / 脳機能 / 脳腫瘍 / ベイズ深層学習モデル / 機能解析 / 失語 / 白質繊維解析 / ベイツ深層学習モデル / 失読 / VBM解析 / 覚醒下手術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
脳腫瘍患者を対象に、読字機能を中心に評価解析を行う。覚醒下手術中に電気刺激にて、
陽性反応、陰性反応を生じた部位を、それぞれMRI上で示し、MNI152標準脳に変換を行う。そしてVoxel-Based morphometry（VBM）を用いた白質繊維解析で白質繊維の障害割合を、白質繊維障害部位を評価、解析する。MRI画像は術前、術直後、術後6ヶ月後で評価を行う。それぞれに、神経機能評価試験を行い、失語試験、非言語意味性理解、空間認知、実行機能、計算などの神経検査も行い、読字機能の変化との関連について解析を行う。
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| 研究成果の概要 |
脳腫瘍患者の開頭手術における皮質、白質繊維mapping のdata と、術前、術後のMRI Data を用いたVBM 解析と、それぞれの時期の神経機能試験の結果を合わせて解析することによって、既存の言語、特に呼称課題の神経基盤モデルを評価したとともに、ベイズ深層学習モデルを使用し再現を行った。深層学習モデルを用いて，画像の視覚的特徴と言語の意味的特徴を定量的に扱うことの可能性を検討し，失語症者が産出した語彙の意味特徴と絵画図版との関連について検討を加えた。失語症者の呼称の誤りである意味性錯語，視覚性の錯語などについて，量的判断材料を提供することが可能となった。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、臨床現場で用いられている神経心理試験を用いて、その脳内機構を明らかにすることで、脳内の障害部位と神経心理試験の結果をベイズ深層学習モデルで再現し、脳内ネットワークの解明に寄与するという学術的意義がある。さらに、損傷から、リハビリを行い、回復過程を追うことで、脳内の白質繊維の変化と神経心理試験の結果を合わせて解釈し、
ベイズ深層学習モデルで再現を試みることで、リハビリテーションにも寄与するという意義があると考える。
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