2021 年度研究成果報告書

精神医学・疫学におけるビッグデータの利活用法の探索

研究課題

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研究課題/領域番号	18K15476
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分52030:精神神経科学関連
研究機関	千葉大学
研究代表者	須藤千尋千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (30612650)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2022-03-31
キーワード	機械学習
研究成果の概要	本研究では、「精神疾患の病因研究におけるビッグデータ解析の利用可能性」を探索するために、3つの研究課題を行った。うち2課題では、データ量不足のために適切な結果を得ることができなかった。「機械学習を用いた画像認識技術による性周期判定ソフトの開発」では、必要なデータ（約3300枚の雌マウスの膣スメア画像）の獲得と、その画像から細胞診を行うコンピュータプログラムを開発し、英文学術論文に掲載された。また、GitHubにて開発したプログラムを、千葉大学リポジトリCURATORにて学習に用いた画像データセットを公開した。
自由記述の分野	画像解析
研究成果の学術的意義や社会的意義	精神疾患の多くで有病率などに性差があることが知られている。しかし、従来の動物実験の知見の多くはオス個体を中心に得られており、その結果を男女を含めたヒト全体へ適用することに限界が指摘されてきた。動物実験にメス個体が使われにくい理由の一つは、性周期判定のハードルの高さである。本課題は、実験動物メスの性周期判定を容易にすることで、今後メスを対象に含めた研究数を世界規模で増やすのに貢献することを企図し、細胞診を行うコンピュータプログラムを開発した。テスト用画像による判定精度比較で、プログラムは熟練研究者に並ぶ高精度での判定ができることがわかった。