| 研究課題/領域番号 |
18K15565
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
椎葉 拓郎 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 (30759501)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | パーキンソン病 / ドパミントランスポーター / SPECT / 機械学習 / 特徴量 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、ドパミントランスポータ(dopamine transporter: DAT)SPECT(以下、DATSPECT)の形状に着眼した機械学習によるパーキンソン病 (Parkinson’s disease: PD)群と非典型的パーキンソン症候群(APS)の自動分類システムを開発することを目指している。 2020年度は、DATSPECTの自動分類システムをPDとAPSの分類に応用する予定であった。しかし、COVID-19感染拡大の影響を受け、研究協力施設への訪問ができなかったことから、計画を変更し、DATSPECTで得られた半定量的指標を用いた教師なし機械学習(ML)モデルのクラスタリングの可能性について調査した。PDを含む日本人333例のDATSPECT画像から形状特徴量、半定量的指標してspecific binding ratio(SBR), aymmetry index(AI)を取得し、特徴量として用いた。教師なしMLの手法としては、K-means法と階層木を用いた。クラスタリングの結果、K-meansでは2-3、階層木では2-4にクラスタリングできることが示された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVI-19感染拡大の影響により、研究協力施設への訪問ができなくなった。また、COVID－19感染拡大への対応により、エフォートが確保できなくなったこと、打ち合わせ回数も予定より少なくなったこともあり、研究の進行がやや遅れた。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究協力施設を訪問せずにデータ取得や打ち合わせできるようにする。症例の確認などの作業を研究協力施設に依頼し、PDとAPSへ自動分類システムを応用可能か評価する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19により研究協力施設への訪問が不可能となったため、予定していた旅費として、あるいは論文投稿料としての研究費の使用ができなくなった。そのため、次年度に訪問の計画を延長した。
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