| 研究課題/領域番号 |
23K14933
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
大田 淳子 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 主任研究員 (90825001)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | グラフニューラルネットワーク / MRI / 深層学習 / Graph neural network / 脳機能画像 / T1強調画像 / ディープラーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、グラフニューラルネットワークを用いて、脳の機能画像と構造画像を組み合わせた脳画像解析法を提案する。また、複数の精神疾患症例を対象として、アルゴリズムの有用性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究課題では、機械学習法の一種であるグラフ畳み込みニューラルネットワークを用いて、脳の構造情報と機能情報をより効率的に統合して学習するための基盤技術を開発することとその臨床応用の可能性を検討することを目的とする。症例は、複数の精神疾患を対象とする。
研究期間1年目は、症例の収集を進めると同時にアルゴリズム開発のための計算機やソフトウェアなどの環境整備を行った。また、アルゴリズム開発に必要な技術の基礎的検討と技術に関する情報収集を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
画像データの収集とアルゴリズム開発のための環境整備は進んだものの、研究代表者の産休・育休期間を含んだことも要因となり、アルゴリズム開発に関しては遅れた。
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| 今後の研究の推進方策 |
技術実装と収集済みの臨床データを実装可能な形にする方法の検討を進める。
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