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本研究では、生体機能イメージングであるドパミントランスポータ（DAT）SPECTの画像特徴量に着眼し、機械学習導入によるパーキンソン病（PD）と非定型パーキンソン症候群（APS）の自動分類システムという次代の画像診断法を開発することを目的とした。しかし、新型コロナウィルス感染拡大により当初予定していたAPSの症例の整理が進まなかったため、PDと健常者を対象としたradiomics signatureの構築と自動分類システムの開発とした。研究の結果、高精度なPDの自動分類システムとradiomics signatureを構築することができた。この成果は、将来APSの診断への応用が期待できる。
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