| 研究課題/領域番号 |
19K18407
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| 研究機関 | 藤田医科大学 |
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研究代表者 |
武藤 淳 藤田医科大学, 医学部, 講師 (30383839)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 脳腫瘍 / 失語 / 白質繊維解析 / ベイツ深層学習モデル |
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| 研究実績の概要 |
脳腫瘍に対する覚醒下手術において、脳表刺激で生じた、神経症状と解剖部位のデータを収集している。脳腫瘍による機能局在の変異、解剖構造の変異を考慮に入れて、神経症状の生じた部位と症状をデータベースにまとめていく必要がある。
さらに、脳の個人差を補正するために、MNI152標準脳にアフィン変換し、データを蓄積している。この結果を元にして、機能局在を重視した腫瘍摘出を行なっている。この方針で、
低悪性度神経膠腫において、機能を重視した切除を行うことで、術後のQOLを低下させないという結果をまとめ、Muto J et al World neurosurgery 2018 に発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2018年、2019年の２年間に当院で手術をした脳腫瘍の患者357人のうち、
術前、術後に失語症状を呈した患者は40人であった。40人に対し、
MRI dataを用いた術前、術後、術後６ヶ月のVoxel Based Morphometory (VBM) 解析を行なっている。計68種類の白質繊維について評価を行なっている。
さらに、WAB, SALA,Rey などの言語、注意評価を言語聴覚士によって行っており、術前、術後、術後６ヶ月にわけて、スコアをまとめている。現在、解析中である。また、一方で、ベイツ深層学習モデルEdwardを用い、失語失読のdual route 説の失読モデルを作成している。貫語/非一貫語，単語頻度効果，実在語/非単語群を 全て含んだ単語を読ませ、そして、モデルの完成度を確認している。
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| 今後の研究の推進方策 |
術前、術直後のデータを解析することで、手術操作において破壊されたことで生じた神経症状について引き続き解析を行う。破壊モデルである結果を、ベイツ深層学習モデルEdwardに使用し、精度をあげていく。
そして、術直後と術後６ヶ月後のMRI 画像データ、神経機能解析結果を合わせて解析し、回復モデルの解析を進めていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
論文発表が少なく、必要経費が余った。2020年度、論文をたくさん出版し、使用する予定である。
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