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本年度は，前年度に引き続き特発性正常圧水頭症のCT画像所見の1つであるくも膜下腔の不均衡な拡大を伴う水頭症（dispropotionately enlarged subarachnoid subspace: DESH)の自動検出法のアルゴリズム開発を行った．DESHは，頭頂部くも下腔の狭小化とシルビウス裂の拡大化との比率から検出する．これら2つの領域を自動抽出するため，前年度までは最大事後確率推定法を用いたリージョングローイング法を用いてた．初期評価実験の結果，本手法は高精度で2領域を抽出することが明らかになったが，さらなる抽出精度を得るために，本年度は近年画像領域抽出に広く用いられている深層学習を取り入れて，2つの領域の抽出を試みた．臨床データ24例を用いた評価実験の結果，深層学習を用いた手法は高精度で，頭頂部くも膜下腔とシルビウス裂領域を抽出することができた．
最終年度までに我々は，①側脳室拡大指標（Evans Index）の自動計測法，②冠状断面脳梁角度の自動計測法，③脳溝・くも膜下腔狭小化・シルビウス裂拡大の自動検出法を開発した．各手法から得た出力値と放射線科医師がマニュアル計測した値との相関は，それぞれ，0.98，0.99，0.99であった．したがって，開発した３つの手法は高精度で特発性正常圧水頭症を検出することができることが示唆された．
特発性正常圧水頭症の発見は高齢者にとって重要課題であり，一般の診療所レベルでの発見率向上に寄与できるように3つの手法を統合したシステムの構築を来年度行う予定である．
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