| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
17H05285
|
|---|
| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
理工系
|
|---|
| 研究機関 | 電気通信大学 |
|---|
研究代表者 |
宮脇 陽一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (80373372)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
|
|---|
| キーワード | 形態特徴 / グリア細胞 / 深層学習 / イメージング / 病態 |
|---|
| 研究実績の概要 |
本年度は、前年度までの課題で得られた結果をもとにして、課題３であるグリア細胞の疾患変異性特徴量の可視化と応用に中心的に取り組んだ。この目標達成のために、以下の項目を実施した。
（１）グリア細胞の形状特徴量を用いた疾患状態予測と疾患変異性特徴量の同定：グリア細胞画像から抽出した特徴量のうち、どの特徴量が疾患時に大きな影響を受けるのかをスパースモデリングの手法を用いて解析し、ごく一部の特徴量からも疾患状態が予測可能であることを確認した。
（２）疾患変異性特徴量の可視化：（１）の方法で同定された特徴量に対応する画像部分がどこであるかを可視化し、形態変異に関与している細胞部位を解釈可能にすることを試みた。結果、疾患予測に重要な特徴量が局在する空間位置を、細胞画像に重ね書きして可視化する技術の開発に成功した。
（３）空間特異性の解析：疾患によって強い変化をうける特徴量がどこに局在しているかを解析した。細胞体近辺あるいはその周辺部に局在している場合などが見受けられたが、現時点では体系的に統一した傾向は見られていない。
以上の結果より、当初の研究目的であったグリア細胞の形態特徴と病態との連関を示すことに成功し、またその関係性を細胞画像上で可視化する技術の開発に成功したといえる。その一方で、細胞形態変化の特異性に統一的な解釈を与えるには至っていない。こうしたばらつきは、例えば血管との距離や皮質表面からの深さなど、細胞が位置する情報などとの関連を付加的に解析することにより吸収できる可能性もあると考えている。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
