| 研究課題/領域番号 |
15K15451
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
高尾 英正 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10444093)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 脳・神経 / MRI |
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| 研究実績の概要 |
近年、一般に公開されてきている各疾患における画像データベースの情報を統合し、さまざまな疾患における統合的な画像診断システムの樹立を最終的な目標として、近年著しく進歩を遂げてきている機械学習の手法を応用し、視覚的には異常の同定が困難な画像からさまざまな疾患の判別および可能性の示唆を行う、真に有用な画像診断補助システムを構築するにあたって、はじめに、アルツハイマー型認知症（AD；Alzheimer's disease）を対象として、ADNI（The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, http://adni.loni.usc.edu/）、OASIS（The Open Access Series of Imaging Studies, http://www.oasis-brains.org/）といった公開データベースより画像データを取得し、データの統合可能性について検討し、引き続き、判別システムの検討を進めている。脳形態画像（MPRAGE；magnetization-prepared rapid gradient-echo sequence、IR-FSPGR；fast spoiled grass sequence with IR preparation）に加えて、脳拡散強調画像（DWI；diffusion-weighted imaging）、安静時脳機能画像（resting functional MRI）、T2強調画像（T2-weighted imaging）といったデータについても取得を行い、データベース内の複数セットのデータを用いて、画像の再現性についての検討を行っている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
おおよそ計画に沿って進められていると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き、公開されている多くの疾患における画像データベースの情報を統合し、機械学習の手法を応用して、さまざまな疾患の判別および可能性を示唆する統合的な画像診断補助システムの構築を目指し、画像正規化、データの統合可能性の検討を進め、判別システムの検討を行っていく。また、得られた結果に対しては、随時とりまとめを行い、成果の発表を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
現時点での検討においては計算機の能力が処理に対して足りており、主として、これに対する経費の使用を後半に回すことにした。
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| 次年度使用額の使用計画 |
今後、計算機の能力が必要となる処理が考えられ、これに対する経費として、翌年度の使用分と含めて執行を検討する予定である。
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