| 研究課題/領域番号 |
21K18073
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
柴田 寿一 東京大学, 医学部附属病院, 特任助教 (10780067)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 老化予測 / 人体デジタルツイン / 機械学習 / 深層生成モデル / 確率的デノイジング拡散モデル / 不確実性評価 / 頭部MRI / 全脳容積評価 |
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| 研究成果の概要 |
過去の複数の3次元画像で条件付けして画像生成ができる深層生成モデルを新規に開発した。本研究の新規性（成果）としては、(1)過去7年間の人体頭部を写した多数のMRIから未来の人体頭部を表すMRIを予測（多点予測）するのみならず、それらの画像から得られた全脳容積などの量について、(2)ほぼ未来1点での比較に限られている、先行研究と異なり、約7年先の未来までの多点で定義される量と予測された画像から得られた量を比較することで、モデルの予測精度を評価したこと（多点精度検証）を挙げる。加えて、多数の、あり得るが相異なる未来の人体を予測できるフレームワークを開発した（不確実性評価）。
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果を応用することで、例えば(i)予測結果を受診者に提示することで、受診者の健康への意識を高められ、予後の向上に貢献できる可能性、(ii)医師の目ではわからないほど早期から疾患を診断できるコンピュータ支援診断ソフトウェアの開発へ繋がる可能性、(iii)加齢に伴う疾患の発生部位や発生時期の予測による予防的治療が実現できる可能性、(iv)既に病気に罹患している者を撮像した医用画像からその過去を予測し、医者が見落としやすい病変群を明らかにできる可能性などを持ち、広く社会へインパクトを与えられると考えられる。
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