| 研究課題/領域番号 |
21K07665
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東北大学 |
|---|
研究代表者 |
舘脇 康子 東北大学, 加齢医学研究所, 助教 (40722202)
|
|---|
| 研究分担者 |
瀧 靖之 東北大学, スマート・エイジング学際重点研究センター, 教授 (10375115)
中澤 徹 東北大学, 医学系研究科, 教授 (30361075)
Thyreau Benjamin 東北大学, スマート・エイジング学際重点研究センター, 助教 (30709522)
武藤 達士 東北大学, 加齢医学研究所, 准教授 (80462472)
面高 宗子 東北大学, 医学系研究科, 助教 (80569583)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2021年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 緑内障 / MRI / AI / 早期発見 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
緑内障では網膜だけではなく中枢視路である視神経から大脳視覚野にまで体系的に変性が及び、MRI技術を用いてこれらの変化を詳細に可視化・定量化する試みが行われているが、未だ臨床応用には至っていない。本研究は脳MRI画像から得られる視野障害の程度を反映する定量指標を、客観的な新たな視機能評価法として臨床応用することを目指す。本研究では既存の知見をもとに脳MRI情報から視機能を予測するモデル構築を行い、さらにAIを活用して高精度の診断性能を持つソフトウェア開発を目指す。
|
| 研究実績の概要 |
緑内障は本邦において推計400万人が罹患する老年病であり、網膜神経節細胞脱落部位に応じた進行性の視野障害を特徴とする。緑内障では網膜だけではなく中枢視路である視神経から大脳視覚野にまで体系的に変性が及び、MRI技術を用いてこれらの変化を詳細に可視化・定量化する試みが行われているが、未だ臨床応用には至っていない。本研究は脳MRI画像から得られる視野障害の程度を反映する定量指標を、客観的な新たな視機能評価法として臨床応用することを目指す。本研究は既存の知見をもとに脳MRI情報から視機能を予測するモデル構築を行い、さらにAIを活用して高精度の診断性能を持つソフトウェア開発を目指した
ものである。
当初、R4年度は100名のテストデータの収集を予定していたが、コロナ感染の収束が見通せず、データ収集は断念した。代わりに、当該年度では既存の緑内障縦断MRIデータベースの約280症例のデータを用いて、画像解析プログラム開発として、解剖学的3次元T1強調像をFreeSurferにてparcellationを行い、関心領域である後頭葉視覚野をcropして、視野検査の詳細なデータと整合性のある統計モデル作成を開始した。また、並行して既存のデータベースにある白質線維を高精度に描出する特殊MRI画像であるPADRE画像の解析を進め、緑内障に関連した視放線の線維数の減少を反映した新規パラメーターの検索を行った。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
約280例の緑内障の縦断MRIデータベースの解剖学的３D-T1強調画像のFreesurferによる解析処理を終了し、数理モデル作成を実施した。一方で、コロナ禍の状況で、テストデータとなる新規の緑内障患者のデータ収集をできなかったため。
|
| 今後の研究の推進方策 |
R5年度は、Freesurferで出力された皮質厚マップなどの画像パラメータを用いて、眼科の視野データベースを教師データとして機械学習アルゴリズムを用いて、仮想視野を出力するプログラムを作成する。これと並行して、テストデータとなる新規の緑内障患者のMRIと眼科検査データを収集して、システムの検証を行う。
|
