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2020 年度 研究成果報告書

頭蓋顎顔面先天異常の表現型を機械学習により定量化する試み

研究課題

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研究課題/領域番号 18K19605
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分56:生体機能および感覚に関する外科学およびその関連分野
研究機関東京医科歯科大学

研究代表者

井関 祥子  東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 教授 (80251544)

研究分担者 武智 正樹  東京医科歯科大学, 大学院医歯学総合研究科, 講師 (10455355)
塗 隆志  大阪医科大学, 医学部, 准教授 (40445995)
二宮 洋一郎  国立情報学研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 特任研究員 (90237777)
上田 晃一  大阪医科大学, 医学部, 教授 (90257858)
研究期間 (年度) 2018-06-29 – 2021-03-31
キーワード頭蓋 / 成長 / 機械学習 / 定量化
研究成果の概要

頭蓋顎顔面に生じる先天性疾患の表現型は、主観的な評価に頼ることが多く、客観的手法に基づく表現型の評価が必要とされている。本研究ではSaethre-Chotzen、Apert及びCrouzon症候群モデルマウスを対象に、離乳期以降の成長に伴う頭蓋形態の変化を、μCT画像を用いた幾何学的形態解析法により検討した。Saethre-Chotzenマウスは成長に伴う頭蓋形態の変化が野生型と類似していた。Apert及びCrouzonマウスでは、野生型と異なり、顔面領域の前下方への伸長が乏しいが頭蓋冠の扁平化傾向は認められた。一方、各症候群に共通の冠状縫合癒合に基づく形態的特徴は定量的に検出できなかった。

自由記述の分野

先天異常学、発生生物学

研究成果の学術的意義や社会的意義

先天異常はその60%以上が原因不明であることから、診断について、定性的な表現型を診断する者の経験や裁量に頼ることが多い。よって、表現型を客観的に認識する必要がある。本研究では、遺伝的背景がより均一であるマウスを用いて、頭蓋に先天異常を示すモデルマウスを複数用いて、生後の頭蓋形態の成長をμCT画像を機械学習させ、パターン化が得られることを示した。将来的には形態の変化によるより正確な診断や適正な治療計画の決定や予後の予測につなげる可能性がある。

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公開日: 2022-01-27  

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