神経変性疾患希少疾患データベース作成と画像診断支援アルゴリズムに関する研究

2021 年度 実施状況報告書

• 研究課題/領域番号: 21K15623
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 日野田 卓也 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (30885132)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 神経変性疾患 / パーキンソン病 / 深層学習 / 神経メラミン画像

研究実績の概要

今年度の本研究の概要について、報告する。
本研究は、パーキンソン症候群をきたす中枢神経変性疾患をメインターゲットとした研究であり、まず、第一にその難解かつ稀少な疾患群をデータベース化し、知識の共有・深化を目的としている。
今年度、当院において行われたカルテシステムの入れ替えとあわせて、カンファレンスシステムも更新され、その中に、従来個別に蓄積されていたカルテ情報、画像情報の横断的な閲覧可能システムを構築した。そして、過去に遡って、カンファレンス症例を中心とする中枢神経変性疾患患者のデータを新規システムに移行・再構築作業を行なっている。症例数は、比較的頻度の高いパーキンソン病を含めて、数は少なくないものであり、作業を鋭意進めている。
また、同時に、本研究のもう一つの目的である、診断支援システムの開発に関して、教師データの作成を中心として、深層学習を用いた診断支援ツールの開発に向けて準備を行なっている。深層学習には、データセットの数が相当数必要であり、上述した症例データベースの整理と共に行なっている状態である。深層学習に関しては、当院における先行事例を参考にし、さらにアドバイスを受けながら進めている状態である。
また、深層学習だけでなく、診断支援ツールの開発という観点から、MRIにて撮影可能な定量画像を用いたパーキンソン病の診断支援のため、中枢神経メラミンをターゲットとした画像の撮影方法に関して、検討を行い現在学会発表・論文化に向けて鋭意準備中である。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

本学におけるカルテシステム更新のタイミングと重なってしまい、データベースの構築が遅れているが、想定より早く新規システムへの移行は進んでいるため、順次計画の予定に戻していけるよう鋭意努力している。

今後の研究の推進方策

深層学習に関しては、想定よりも早く進歩しており、専門家の助言・協業が必要と感じている。そのため、専門家と密に連絡をとりつつ、一層の進展を進めようとしている。

次年度使用額が生じた理由

コロナ感染症による移動の制限があり、学会への出張が不可能となり、それによる減額が生じたのと、カルテシステム更新に合わせて、データベース構築を行なっているため、当初予定したサーバー代の初期投資を抑えることができた。来年度移行、移動解除が見込まれる点と、データ量が想定より大きく、今後サーバーの拡張に費用がかかるため、来年度移行支出が増加すると見込まれている。