| 研究課題/領域番号 |
21500442
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
医用システム
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
酒井 晃二 京都大学, 大学院・医学研究科, 講師 (20379027)
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| 連携研究者 |
山田 惠 京都府立医科大学, 医学研究科, 教授 (80315960)
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| 研究期間 (年度) |
2009 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011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)
2011年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2010年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2009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 | 磁気共鳴像 / 脳 / 白質 / 統計的病態解析 / マルチモダリティ |
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| 研究概要 |
本研究は、脳白質Atlasを利用して、さらに統計的に有利な異常値検出手法を開発すること、および病態解析への応用を目的とした。対象症例は、正常脳加齢データセット、強迫性障害(Obsessive-Compulsive Disorder : OCD)データセットなどの脳白質の変性疾患を特徴とするデータ群であった。さらに、本研究では、側脳室についてもDTIを用いた統計的な解析手法を開発し、脳深部温度計測の基礎的な検討に用いた。「Sub-Atlas Based Analysis(SBA)解析手法の開発」および「加齢データセットへの適用」については予定開発項目を達成した。SBAの検出力はOCD患者の脳内水分子のApparent Diffusion Coefficient(ADC)を用いて、Atlas Based Analysis(ABA)との比較により検証され、SBAの異常値検出力は、はずれ値検定などにおいて、ABAと同等以上の検出力を有するという知見を得た。
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