| 研究課題/領域番号 |
20K19924
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 心臓MRI / 遺伝子情報 / 虚血性心疾患診断支援システム / セグメンテーション / 次元圧縮 / 動的心臓形状 / radiogenomics / 相関モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
医用画像やゲノム情報，生活習慣などから，将来発症しやすい疾患やその原因を医師が診断するradiogenomicsがある．この診断では主に，静的な形状情報を対象としており，拍動による心臓の変形といった動的な形状情報については考慮されていない．そこで，本研究では心臓を対象として，動的な形状情報とゲノム情報および生活習慣の相関分析を行い，radiogenomicsのための新しい相関モデルの構築を目指す．
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| 研究実績の概要 |
拍動による形状変形を伴う心臓を対象として，動的な3次元形状情報とゲノム情報および生活習慣の関連性について分析することで，radiogenomicsのための相関モデルの構築を目指し，研究を進めている．
2021年度までに，UK Biobankから取得した4次元の心臓MRI情報を低次元空間に圧縮し，心臓の動的形状情報として抽出するための深層学習モデルを構築した．2022年度は，これらを用いて，心臓の動的形状情報とメタデータを入力とする，虚血性心疾患診断支援システムの構築を行った．本支援システムは，生成モデルとMultilayer perceptronを組み合わせることで構築されており，疾患の診断に寄与している心臓の解剖学的特徴を，圧縮前の元の空間で可視化することが可能である．200名分のデータセットを用いた実験を通して，心臓の動的情報もしくは生活習慣情報等の患者メタデータのみを入力として用いる場合よりも，２つの情報を同時に入力した場合に診断精度が向上することを確認した．この研究成果は，国内の研究会にて発表済みである．さらに，構築したシステムを，ゲノム情報も入力として扱えるよう拡張し，ゲノム情報を入力情報として追加することで，診断精度が向上することを確認した．本研究成果は，2023年度の国際学会にて発表済みである．
2023年度は，ゲノム情報を入力とするネットワークのさらなる診断精度向上のために，新しいシステムの構造について検討を行い，その成果を国内学会で発表した．また，循環器内科医と連携しつつ，入力として扱う患者情報についても再検討を行い，データセットの再作成を行った．さらに，心臓のより詳細な動きの変化を捉えるため，動的形状情報の時間分解能を高めるためのネットワークを構築し，この研究成果を国際学会のワークショップで発表した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究成果の発表を，国際学会，国際学会のワークショップ，国内学会で計3件実施できたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，これまでに構築したネットワークのさらなる精度向上を目指し，循環器内科医と連携しつつ，システムに入力する新たなメタデータおよびネットワーク構造の検討を引き続き行う予定である．また，研究成果を論文としてまとめることを目指す．
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