| 研究課題/領域番号 |
22KJ3211
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| 補助金の研究課題番号 |
22J40114 (2022)
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| 研究種目 |
特別研究員奨励費
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| 配分区分 | 基金 (2023)
補助金 (2022) |
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| 応募区分 | 国内 |
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| 審査区分 |
小区分59040:栄養学および健康科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
中奥 由里子 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 予防医学・疫学情報部, 特別研究員(RPD)
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| 研究期間 (年度) |
2023-03-08 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 脳MRI画像 / 認知症 / 脳画像解析 / 拡散テンソル画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
認知症の正確な診断においては、詳細な病歴聴取と頭部画像検査、認知機能検査の結果を総合して診断できる専門医が必要となるため、診断できる環境が限られている。本研究は、脳MRI画像の複数の撮像法（3D-T1強調画像：脳萎縮、FLAIR：大脳白質病変など）を用いて、認知症の病型・重症度を評価する認知症診断支援AIモデルを開発し、臨床応用することを目指す。本研究の成果により、脳MRI画像から認知症診断を自動的に推定できるようになり、医師の認知症診断を支援することが可能となる。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、脳MRI画像の複数の撮像法から、画像的特徴を自動抽出して評価する認知症診断支援AIモデルを開発することである。2023年度は、脳神経内科の医師・心理士との協力体制を構築し、拡散テンソル画像、3D-T1強調画像を含むMRI検査と認知機能検査が実施されている方のIDを抽出した。現在、本研究用に電子カルテから、年齢、性別、教育歴、認知機能検査スコアなどの情報を収集し、データベースを構築している。
脳MRI画像の解析という視点では、並列処理が可能なマシンに、様々な脳画像解析ソフトが使える環境を準備した。3D-T1強調画像には、Freesurferなどを用いることが可能となり、拡散テンソル画像には、FMRIB software library (FSL) を用いて、ROI毎にfractional anisotropy, mean diffusivityなどの値の算出が可能となった。つまり、脳MRI画像から、数値化された画像的特徴量を得ることが可能となった。また、地域在住高齢者約150人の脳MRI画像データを用いて、軽度認知障害(MCI)と健常者を弁別するモデルを構築した。
来年度は、国循内のデータセットをupdateし、脳MRI画像データの収集・前処理を行い、一般化線形モデル(GLM)等による認知症診断モデルを作成していく。
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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
2023年度は、本研究で必要となる脳MRI画像検査と認知機能検査が実施されたの方のIDを抽出した。脳MRI画像を前処理するマシン環境を準備し、手元のデータを用いて、撮像法毎に、数値化された画像的特徴量を得る手段の検討を進めた。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究用に抽出した電子カルテIDを用いて、年齢、性別、教育歴、認知機能検査スコアなどの情報を収集し、データセットを構築すると同時に、脳MRI画像データを出力する。上記で構築した新しいデータセットを用いて、認知症診断支援モデルの構築を進めていく。
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