縦断的脳研究における統計解析法の開発

2015 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 24700286
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 京都大学 (2013-2015); 久留米大学 (2012)
• 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)
• 研究期間 (年度): 2012-04-01 – 2016-03-31
• キーワード: 脳・神経 / 画像解析 / 統計学 / 高次元複雑データ / 国際情報交換 / 経時測定 / 認知症

研究成果の概要

高次元・高個人内相関データである脳画像を解析するために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，という二段階次元縮小法を開発した．数値実験によって既存の手法より優れていることを示した．認知症やパーキンソン病患者に対する経時測定脳画像データに適用し実行可能性と合理的な判別精度を得ることができた．

自由記述の分野

生物統計学