研究課題
基盤研究(C)
脳画像研究におけるセグメンテーションとクラス分類の精度をさらに向上させるため、申請者は脳MRIに対する多岐に渡るマルチタスク深層学習アルゴリズムを開発した。精神・神経疾患において重要であることが示唆されているが微細なため従来の技術では同定困難であった微小脳構造の正確な同定のみならず、外傷性脳損傷や脳腫瘍患者において複数シーケンスのMRIデータを用いることで病巣のより正確な同定が可能となることを示した。このように、今回開発したマルチタスク深層学習アルゴリズムの有用性を明らかにした。
医用画像工学
柔軟性・拡張性の高いマルチタスク深層学習アルゴリズムを新規に開発し、健常者における微小脳領域の正確な同定や精神・神経疾患における病巣の正確な同定などに成功した点は学術的意義が高いと考えられる。また、本手法はMRIに限定される技術ではなく、様々な波形（１次元）、画像（2～3次元）、動画（3～4次元）研究において応用可能であり、多岐にわたる臨床応用可能性があるという観点で社会的意義も高いと考えられる。
