研究課題/領域番号 |
24K18230
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分46020:神経形態学関連
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研究機関 | 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター |
研究代表者 |
若杉 憲孝 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 脳病態統合イメージングセンター, 研究生 (30912836)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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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)
2027年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
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 | 脳MRI / 機械学習予測 / 安静時脳機能画像 / 脳構造画像 |
研究開始時の研究の概要 |
我々は脳MRI指標を用いた神経・精神疾患の大規模機械学習モデルによって、低侵襲に疾患早期診断・重症度予測を行う。本研究は多数の神経・精神疾患を内包する巨大なデータセットを生成し、脳変化や重症度を高精度に予測可能で、新規データにも頑強なモデルを構築できる。さらに実臨床で見られる疾患の併存による複雑な変化も、複数疾患 を含んだデータセットを用いることでモデル化する。本研究は、MRIによって加齢・疾患など多岐にわたる変化の精緻な評価がすでに可能であることを示す方法論的価値だけでなく、新規データとして実臨床で取得する患者の脳データにも適用可能な、臨床的価値も併せ持つ。
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