| 研究課題/領域番号 |
21K20891
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0902:内科学一般およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
佐藤 謙一郎 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (10908495)
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| 研究期間 (年度) |
2021-08-30 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021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 | 歩行解析 / 自動解析 / 姿勢推定 / 深層学習 / 時計描画テスト / 認知機能低下 / スクリーニング / AI / リモート診療 / 神経疾患 / 早期診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
アルツハイマー病やパーキンソン病など神経疾患の診断／治療／薬剤開発においては、症状が明らかになってくる以前の、症状が軽微な前駆期から発症早期のうちに発見することが重要とされているが、症状が明らかでない段階から該当者を検出することは容易ではない。そのため、web入力形式による幅広い一般高齢者を対象としたリモートでの神経疾患の早期発見を、『姿勢推定を介した動画解析によって神経所見情報を抽出する手法』を組み入れることで可能にすることを目的とする。この研究により、神経疾患のweb上でのスクリーニングが実用レベルで可能になることが期待できる。
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| 研究成果の概要 |
アルツハイマー病やパーキンソン病をはじめとする神経変性疾患についてweb上(含スマートフォン)での早期検出を企図して、『所見を撮影したビデオ動画に対して(モーションキャプチャの代用として)姿勢推定ライブラリを用いることによる、神経所見の自動解析手法』および『Clock Drawing Test（CDT）の絵からの認知機能障害の自動判定手法』を開発することを目的とした。プレクリニカルアルツハイマー被験者について歩行や所見の撮影によるデータ収集を開始し、一次評価も行った。またCDT絵から深層学習で自動判定するモデルを作成し、性能評価を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の発展により、web上(含スマートフォン)での早期検出を目的としたアプリケーションを用意することができ、より幅広い人に利用してもらうことが可能になるため、従って神経疾患の早期発見がより多くの人で可能になるのではないかと期待できる。
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