| 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 (90825001)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 敵対的生成ネットワーク / GAN / 超解像 / fMRI |
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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、空間解像度は構造的MRIと比較すると相対的に低い。空間解像度の高いfMRIを撮像するためには、時間分解能の制約があり困難である。また、深層学習などの機械学習法を用いて空間解像度を向上させる方法を用いることができれば、撮像後に空間解像度を向上させることが可能だが、学習の教師となる空間解像度が高い理想的なfMRI画像を準備するのが困難である。
そこで本研究では、T2＊強調画像（T2＊WI)はfMRIと同様にエコープラナーイメージングにより取得されるため、画像コントラストが類似している点に着目し、新たな高解像度fMRIを提案する。本研究は、T2＊WIを学習した超解像処理モデルを用いて、ｆMRIを高解像度化することで新たな高解像度fMRIを開発する。本手法により、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ことを目指した。その結果、提案手法を用いた方が2本の異なる手指の弁別能が向上する可能性を示した。
本研究内容をScientific reports誌に投稿し、出版された。
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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
研究開始時の研究計画の内容について、国内外の学会発表を行い、査読付き国際誌に論文が採択され、当初の研究計画は達成されたため。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究計画の内容は概ね計画通り遂行されているものの、引き続き、安静時脳機能画像を対象とした検討を継続する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
COVID-19の流行に伴い、当初の予定よりも学会参加（特に国際学会）が少なく、次年度使用額が生じた。次年度の旅費やデータバックアップ用ストレージの購入等に使用する。
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