| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
24103701
|
|---|
| 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 | 東北薬科大学 (2013)
東北大学 (2012) |
|---|
研究代表者 |
福田 寛 東北薬科大学, 薬学部, 教授 (30125645)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
|
| 配分額 *注記 |
7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
2013年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2012年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
|
|---|
| キーワード | 脳MRI / 正常脳構造モデル / 計算解剖学 / DBM / 画像統計検定 / 脳疾患自動診断システム / MRI / ユークリッド距離 / コサイン類似度 / 疾患脳自動診断システム / 計算脳科学 |
|---|
| 研究概要 |
本研究の目的は、多数の脳MRIから計算した正常脳構造モデルと形態異常を有する脳疾患画像を比較して、その脳形態の違いを画像統計学の手法で自動的に検出するアルゴリズムを開発することである。目的を達成するために、まず20歳代から70歳代までの1200例の健常日本人脳MRIから計算解剖学的手法（deformation-based morphmetry）により脳形態を変形し、その変形ベクトルの平均値を年代ごとの一例の脳に適用することにより、年代ごとの平均脳（正常脳構造モデル）を計算した。次いで、求めた平均脳形態変形ベクトルの画素ごとの分散を評価するために、ユークリッド距離(EUD)とコサイン類似度（CS）を導入した。ベクトルの分散が大きい程、EUDは大きな値をとり、CSは小さな値を取る。脳領域ごとのEUDとCSの値の分布をみると、後頭葉が最も大きいEUD、小さいCSを示した。このことは、日本人集団では脳形態のバラツキは後頭葉において最も大きいことを示している。この結果は、申請者が別の手法を用いて日本人とドイツ人の脳形態の集団内バラツキを評価した過去の研究の結果と一致している。よって、EUDとCSは平均変形ベクトルの分散を評価できる指標であることがわかった。最後に、画像統計検定を行うための指標としてマハラノビス距離を導入した。60歳代および20歳代の各一例のMRIを、20歳代の正常脳モデルに変形する変形ベクトルをもとめ、そのマハラノビス距離を計算すると、60歳代の脳の側脳室周辺のマハラノビス距離が20歳代のそれを比べて有意に大きいことが示され、統計検定により脳形態差が検出できることがわかった。
以上の研究により、目的とする脳疾患自動診断システムに必要な要素技術の開発をすべて完了した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
理由
25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 |
25年度が最終年度であるため、記入しない。
|
