生成AIを用いた脳画像解析技術の精神・神経疾患への応用

• 研究課題/領域番号: 24K10808
• 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: 京都大学
• 研究代表者: 大石 直也 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (40526878)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: MRI / 脳 / 深層学習 / 生成AI / 精神・神経疾患

研究開始時の研究の概要

MRIに代表される非侵襲的脳画像法は、精神・神経疾患の臨床・研究に大きく寄与してきた。その臨床応用として最も有用とされるのは、疾患の診断や予後予測であろう。機械学習や、近年技術進展が著しい深層学習技術を応用することでこれらの精度向上が図られてきたが、従来の技術は診断や予測に関するクラス分類が主体であり、解釈に直結しうるような画像そのものを生成することが困難であった。そこで、本研究ではこの数年で急速に進化を遂げている生成AI技術を応用し、解釈性を保有しうる画像そのものを生成することで高精度な疾患診断、予後予測手法を開発する。それを精神・神経疾患の脳画像に応用することでその有用性を明らかにする。