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本研究のような脳PET画像を用いた機械学習を行うには一般的に多数の症例が必要であり、過去のデータの再解析を含めた多施設共同研究によって集めたデータが用いられることが予想される。本研究で機種間差補正法についての検討が行われ、将来の多施設共同研究での応用の可能性が考えられる。また、PETは他のモダリティに比べ高コストであることに加え、アルツハイマー型認知症に比べ疾患頻度の低い疾患の患者群の症例を多数収集することは困難を伴うことが予想される。本研究では、脳PET画像を同一被験者のMR画像を用いてあらかじめ解剖学的標準化することで学習に必要な症例数を削減できる可能性が示唆された。
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