構造と機能をつなぐ「次世代脳グラフ」解析プラットフォームの構築と実証

• 研究課題/領域番号: 23K14933
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分52040:放射線科学関連
• 研究機関: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構
• 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)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 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)
• キーワード: Graph neural network / グラフニューラルネットワーク / 脳機能画像 / T1強調画像 / ディープラーニング

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。