| 研究課題/領域番号 |
24K10915
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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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 | 京都府立医科大学 |
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研究代表者 |
渡邉 啓太 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 講師 (70565663)
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| 研究分担者 |
掛田 伸吾 弘前大学, 医学研究科, 教授 (30352313)
吉村 玲児 産業医科大学, 医学部, 教授 (90248568)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | Default mode network / VBM / Brain network |
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| 研究開始時の研究の概要 |
海馬や扁桃体、視床などを細分化した解析により、疾患の病態解明が進んでいる。一方で、Triple networkと呼ばれるDefault mode network、Salience network、Central executive networkをSub-networkの観点から細分化し、解析する研究は進んでいない。そこで、我々は独立成分分析を用いてdata drivenにTriple networkを細分化する手法を試みる。本研究では、大うつ病および軽度認知障害におけるSub-networkの異常を調査し、Sub-network解析の有用性を検証する。
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