研究課題/領域番号 |
18K18164
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
根本 清貴 筑波大学, 医学医療系, 准教授 (80550152)
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研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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キーワード | 脳画像解析 / e-ラーニング |
研究実績の概要 |
1. 学習コンテンツの開発として、「脳画像解析のためのMatlab」を開発した。さらに、昨年開発した「FreeSurferによる構造画像の解析方法」をさらに拡充させ、発展させたコンテンツとした。ともに、オンラインで公開し、誰でも学習できるようにした。2. 統合画像解析システム「Lin4Neuro」の継続的な改良を行い、公開した(http://www.lin4neuro.net/lin4neuro/18.04bionic/)。準備が困難なHuman Connectome Project (HCP) Pipelineを構築できるプログラムの実装などを行った。これにより世界の第一線で行われている解析が行える環境を提供することが可能となった。 3. 開発したコンテンツに対し、実際にどの程度の有効性をもつかを評価するために、「脳画像解析のためのMatlab」は36名、「FreeSurferによる構造画像の解析方法」は30名の受講者に対し、それぞれ8時間にわたる対面形式のライブセミナーを実施した。受講者にアンケートをとった結果、いずれも90%以上の高い満足度が得られる内容を提供できた。 4. 多施設のMRIを用いても統合失調症と健常者を判別できるアルゴリズムを開発し、論文として発表した。 5. 解析サポートとして、脳構造画像、脳機能画像MRIに対し、それぞれ様々なソフトウェアを用いた解析の手法を伝えることにより研究者の解析をサポートし、共著論文として発表した。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究実施計画をもとに、各年度における具体的な目標設定を行い、それを達成すべく行動した。この結果、当初の予定通り、以下を達成することができた。 1. 学習コンテンツの開発として、脳画像解析のためには習得する必要があるMatlabに関して、脳画像に特化したコンテンツはなかったことから、コンテンツを開発した。ライブセミナーを行い、受講者の満足度を調査したところ、高い満足度を得ることができた。そしてこのコンテンツを一般公開することができた。また、昨年度コンテンツを開発したFreeSurferについてはさらに応用となる項目を拡充することができた。一方、動画コンテンツは作成に至らなかったため、次年度の課題とした。 2. 統合画像解析システムの「Lin4Neuro」に関しては改良を行い、Human Connectome Projectの解析に必要なシステムを容易に構築できる環境を構築した。これにより、世界の第一線で行われている解析を自分のワークステーションで行うことができるようになった。昨年度に引き続き、Lin4Neuroは、先端ビオイメージング支援プラットフォーム(ABiS)脳画像解析チュートリアルの教育プラットフォームとして採用された。また、ドキュメントも一部整備を行った。 3. 自分自身で取り組んできた多施設MRIを用いた統合失調症と健常者の判別につき、多施設データを用いても一定の判別能を担保できるアルゴリズムを論文化した。 4. 解析サポートとして、FreeSurferを用いた脳構造画像解析、SPMやCONNを用いた脳機能画像解析の経験が少ない研究者の脳画像研究および論文執筆をサポートした。この結果、複数の論文公開に至った。本課題を通して学際連携を行うことが達成できており、現在も複数の研究者をサポートしている。 5. 教育効果を測定するための文献的調査は十分にできなかった。
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今後の研究の推進方策 |
1. 令和2年度は、動画を用いた学習コンテンツを開発する。これにより学習効果をさらにあげることができることが期待される。 2. Lin4Neuroの開発に関しては、ドキュメントの整備を継続し、ユーザビリティを向上させる。 3. 過去2年でライブセミナーを複数回開催し、ユーザーのニーズをつかんできているため、令和2年度は、ウェブセミナーを開催し、ウェブセミナーでの脳画像解析教育のノウハウを蓄積する。 4. 現在既に複数の研究者の脳画像解析をサポートしているが、継続してサポートを行い、解析結果の論文化を援助していく。 5. 令和2年度はe-ラーニングの教育効果の測定を行う。
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次年度使用額が生じた理由 |
ライブセミナーでの会場費および謝金などが、当初の予定より少なくなった。これらは、次年度のWebセミナーの開催費用にあてる予定である。
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