• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2022 年度 研究成果報告書

パーキンソン病に伴う認知機能障害の早期診断法の開発:ボクセルベースQSM解析

研究課題

  • PDF
研究課題/領域番号 19K17148
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分52040:放射線科学関連
研究機関名古屋市立大学

研究代表者

打田 佑人  名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 研究員 (20834261)

研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2023-03-31
キーワードパーキンソン病 / 認知症 / 脳画像解析 / MRI / 定量的磁化率画像
研究成果の概要

本研究は,パーキンソン病に伴う認知機能障害の早期診断の開発とその臨床応用を目指したものである.2019-2020年度は,全脳の磁化率を網羅的に測定可能な定量的磁化率画像(Quantitative Susceptibility Mapping,QSM)の開発に取り組んだ.日常臨床で撮像するMRIシーケンスにQSMを加え,ボクセルベースQSM解析を可能とする画像処理システムを構築した.続いて,2020-2021年度は,ボクセルベースQSM解析を用いた臨床画像研究を展開した.パーキンソン病に伴う認知機能障害を有する患者において,発症早期からの遂行機能障害に関連する脳領域を特定した.

自由記述の分野

神経内科学

研究成果の学術的意義や社会的意義

パーキンソン病に伴う認知機能障害の画像学的早期診断法の開発と臨床応用という二つの目標達成に向けて,研究成果を国際論文として複数報告した本研究の学術的・社会的意義は大きい.一方,パーキンソン病に伴う認知機能障害の責任病巣・表現型は多様性を示すことから,集団を対象とした探索的解析では診断困難な例が一定数存在することが明らかとなった.今後は,個体脳ごとに異なる磁化率分布や時空間進展パターンを抽出し,高精度な早期診断モデルと個別化医療への展開を進める.具体的には,これまでに開発した画像を学習データとした機械学習を活用することで,パーキンソン病に伴う認知機能障害の早期発見モデルの構築を目指す.

URL: 

公開日: 2024-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi