| 研究課題/領域番号 |
19K17216
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
大田 淳子 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, QST病院, 研究員(任常) (90825001)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 敵対的生成ネットワーク / 深層学習 / 超解像 / 機能的MRI |
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| 研究実績の概要 |
fMRIは脳機能を可視化するツールとして用いられているが、一定の時間分解能を必要とするため、空間分解能は構造的MRIと比較すると低い。
本研究では、T2＊強調画像の画像コントラストが撮像原理上fMRIと類似している点に着目し、深層学習を用いた超解像処理を用いて、従来の非侵襲的な検査では困難であった高精度な脳機能の弁別を可能にする、新たな高解像度fMRIを開発することを目的とする。健常ボランティアの手指タッピング課題を対象とし、運動機能の弁別能を評価することで、提案手法の有用性を評価する。
2020年度は、超解像処理手法をGANを用いた手法に拡張して改良し、解析対象を30例まで増やして提案手法の性能を評価した。2019年度に評価した項目に加え、より詳細に神経活動の評価に関連がありそうな項目を追加で評価した。この成果は国際学会で発表した。
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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
ボランティア撮像に関しては、新型コロナウイルス蔓延の影響もあり、症例追加はほとんど行わなかったものの、解析作業、提案手法の改善といった計算機的手法や解析作業に注力し、国際学会発表に繋げることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
論文化を推進していく。さらに、現在は健常ボランティアのみを対象としているが、精神疾患症例に対しても脳神経活動を詳細に解析できるようになるのか、検討を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス蔓延の影響で、国内外の学会出張費が大幅に減った。
繰り越した予算は、出張が解禁された際の旅費、論文投稿料、英文校正費、ウェブ会議用設備の増強などに当てる。
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