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Single photon emission computed tomography (SPECT) は、脳血流量の低下を伴う疾患の早期診断に用いられている。診断の際には、得られた画像をより客観的な情報として提示することが必要である。そこで、統計的な解析による血流量の異常部位の提示や画像データの特徴に基づく健常者と患者間の機械的な判別法などが研究されているが、時として類似の症状を示す複数の疾患間を判別することは未だ困難な試みである。そこで本研究では、過去の確定診断画像例における血流低下情報を基に疾患判別予測などを試み、SPECT画像診断時の情報支援につながるin silico予測モデルの構築を目的とする。
これまでの研究で、アルツハイマー病とパーキンソン病に関する疾患判別予測モデルを構築し、また3グループ（アルツハイマー病、パーキンソン病、非アルツハイマー型認知症を伴う疾病）での疾患判別予測モデルの構築を試みた。平成28年度は、本研究の成果公表に向けた追加の解析として、予測性能のさらなる向上を目的に、細分化後の脳機能区分に従った部位の選別及び予測モデル構築法について前年度までと異なる方法を検討した。結果として、予測性能及びモデルの有用性の両観点でこれまでの結果を十分に超える結果は得られなかったが、より良い予測結果と疾患判別に影響する脳機能区分の部位についての情報の双方の観点の重要性が再確認できた。これらの結果を受けて、論文執筆を行った。残念ながら、未だ投稿中である。
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