研究実績の概要 |
頭部画像診断を用いた機械学習についての研究を引き続き行った。臨床現場において、大脳白質の髄鞘形成に関連するMRI信号の変化は、乳児の正常な発達を評価するのに役立つ。そこで我々は、2歳以下の119名の乳児のT1強調画像およびT2強調画像の信号変化を機械学習させ、年齢推定させる研究を行った。結果は正確度の高い年齢推定が得られた。
参考文献:Wada, A.; Saito, Y.; Fujita, S.; Irie, R.; Akashi, T.; Sano, K.; Kato, S.; Ikenouchi, Y.; Hagiwara, A.; Sato, K.; Tomizawa, N.; Hayakawa, Y.; Kikuta, J.; Kamagata, K.; Suzuki, M.; Hori, M.; Nakanishi, A.; Aoki, S., Automation of a Rule-based Workflow to Estimate Age from Brain MR Imaging of Infants and Children Up to 2 Years Old Using Stacked Deep Learning. Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine 2021.
|