| 研究課題/領域番号 |
24700286
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
川口 淳 京都大学, 医学(系)研究科(研究院), 准教授 (60389319)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 脳科学 / 生物統計 / 画像解析 / 国際情報交換 / 認知症 / 経時測定 / 高次元複雑データ |
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| 研究実績の概要 |
昨年度に引き続き，脳画像や遺伝子など脳に関するデータから，疾患の治療や早期発見に役に立つような，原因または特徴などの有効な情報を取り出すための統計解析手法の開発を目的として，本年度は次のような研究成果をあげた．
経時的に測定された脳画像を入力として，その患者が認知症になる確率を算出できるような方法を提案した．昨年度国際学会で発表した内容を論文としてまとめ，学術誌に投稿した．
また，複数の画像同士の関連性を解析する包括的な方法を提案し論文作成中である．これは，アルツハイマー病研究におけるバイオマーカー探索を主目的として，高次元・高個人内相関データである脳画像を目的変数として二点の工夫を入れた回帰分析法を提案した．一つ目は，近隣ボクセル間の相関を考慮し，その後に数値的に相関の高いものをまとめる，という二段階の次元縮小法である．さらに行列演算によって最終結果を元のボクセルレベルに戻せるため，脳画像解析に有効であると考える．二つ目はモダリティ間で回帰分析をする際に疾患とは関係のない関連を見いだす可能性もある．そこで臨床アウトカムにも相関するような教師付学習法を組み込んだ．提案法はアルツハイマー病研究データベースの実データに適用された．同一症例内で，異なる時点，異なるモダリティ（アミロイド画像と脳形態画像）によって測定された脳画像を用いて，モダリティ間での関連を調べるための解析に応用した．実行可能性を示した上で合理的な結果を得ることが出来たので，提案法が有効であると考えられる．その成果を計量生物学会年会の特別セッションで発表し，来年度の国際学会に演題を提出した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題である経時測定された脳画像解析のための方法について論文をまとめ投稿した．さらにはソフトウェアの開発も進んでおり，順調に進んでいると考えられる．
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| 今後の研究の推進方策 |
27年度は投稿論文の仕上げと開発中であるソフトウェアの公開を目指す．文献，公開ソースコードやこれまでの研究で用いたソースコードそして技術を活かして効率的に行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
発表予定していた学会が地元開催であったため旅費が発生しなかった事と，当初発表予定しなかったが，当初計画していたものより発展した内容の成果が出たことと，その内容と関連のある国際学会が来年度開催されるため，予定を変更しその旅費に使用するため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
国際学会で研究成果を発表するための旅費等に使用する．現在さらに取り組んでいる内容が次年度に発表できそうであるので論文作成費用に使用する．
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