• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2017 年度 実績報告書

脳MRI画像解析技術とアルツハイマー病の診断支援への応用

公募研究

研究領域医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開
研究課題/領域番号 17H05276
研究機関東北大学

研究代表者

伊藤 康一  東北大学, 情報科学研究科, 助教 (70400299)

研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2019-03-31
キーワード画像 / 医用画像解析 / 脳画像解析 / 脳MRI / 診断支援
研究実績の概要

今年度は,脳局所特徴の高精度化を検討するとともに,脳局所特徴を用いた解析手法を開発した.具体的な成果は,以下の2項目である.
1. 脳画像解析のための脳局所特徴:これまでは解剖学に基づいて定義された90領域の脳アトラスを基準として脳局所特徴を定義していたが,局所領域の大きさが一定になるように定義された1,024領域の脳アトラスを基準として計算される体積値を新しい脳局所特徴量として定義した.また,体積とは異なる新しい局所特徴量として灰白質の厚さで定義される皮質厚を導入した.これらの局所特徴量を用いた基本実験により,局所体積と局所皮質厚が相補的な役割を果たすことを確認した.
2. 脳局所特徴を用いた解析手法:項目1で検討した脳局所特徴量を用いて,脳MRI画像から年齢を推定する手法を検討した.1,000名を超える大規模なデータベースを用いた性能評価実験を通して,1,024領域の脳アトラス,および,局所体積と局所皮質厚の組み合わせの有効性を実証した.年齢推定において貢献度が高い局所領域を調べるとともに可視化を行った.年齢推定に貢献度が高い領域と正常加齢で形態変化が起こりやすい部位には高い相関があることを専門家により確認された.これより,医学的な観点からも提案手法が正しく動作していることがわかった.また,年齢推定の新しい手法として,畳み込みニューラルネットワークを用いた手法の検討を行った.これまでの検討により,畳み込みニューラルネットワークを用いることで,脳局所特徴と同程度の精度で推定できることを確認した.

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

当初計画していた通りに,新しい脳局所特徴の定義,および,解析手法について検討することができた.さらに,畳み込みニューラルネットワークを用いた手法についても検討をすることができたため,おおむね順調に進展していると判断した.

今後の研究の推進方策

次年度は,本年度の研究成果を踏まえて,アルツハイマー病患者を含む脳MRI画像を用いた実験を行い,アルツハイマー病の診断支援の可能性を探究する予定である.

  • 研究成果

    (11件)

すべて 2018 2017 その他

すべて 国際共同研究 (2件) 雑誌論文 (3件) (うち国際共著 2件、 査読あり 2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件) 図書 (1件)

  • [国際共同研究] 華南理工大学(中国)

    • 国名
      中国
    • 外国機関名
      華南理工大学
  • [国際共同研究] 台湾国立精華大学(台湾)

    • 国名
      その他の国・地域
    • 外国機関名
      台湾国立精華大学
  • [雑誌論文] 脳局所特徴を用いた高精度MRI画像解析技術2018

    • 著者名/発表者名
      伊藤康一
    • 雑誌名

      月刊細胞

      巻: 50 ページ: 51-54

  • [雑誌論文] Age estimation from brain MRI images using deep learning2017

    • 著者名/発表者名
      Tzu-Wei Huang
    • 雑誌名

      Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2017

      巻: - ページ: 849-852

    • DOI

      https://doi.org/10.1109/ISBI.2017.7950650

    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Brain age estimation from T1-weighted images using effective local features2017

    • 著者名/発表者名
      87.Ryuichi Fujimoto
    • 雑誌名

      Proceedings of the 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society

      巻: - ページ: 3028-3031

    • DOI

      https://doi.org/10.1109/EMBC.2017.8037495

    • 査読あり / 国際共著
  • [学会発表] Age estimation using brain MRI images with deep learning2017

    • 著者名/発表者名
      Tzu-Wei Huang
    • 学会等名
      IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2017
    • 国際学会
  • [学会発表] Brain age estimation from T1-weighted images using effective local features2017

    • 著者名/発表者名
      Ryuichi Fujimoto
    • 学会等名
      39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society
    • 国際学会
  • [学会発表] 脳 MRI 画像を用いた脳局所特徴量に基づく年齢推定手法とその性能評価2017

    • 著者名/発表者名
      藤本竜一
    • 学会等名
      電子情報通信学会医用画像研究会
  • [学会発表] アルツハイマー病のための脳局所特徴量を用いた MR 画像解析に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      藤本竜一
    • 学会等名
      第36回日本医用画像工学会大会
  • [学会発表] 脳 MRI 画像からの年齢推定に関する検討2017

    • 著者名/発表者名
      藤本竜一
    • 学会等名
      第20回 画像の認識・理解シンポジウム
  • [図書] 多元計算解剖学の基礎と臨床への応用2018

    • 著者名/発表者名
      橋爪 誠
    • 総ページ数
      304
    • 出版者
      誠文堂新光社
    • ISBN
      978-4-416-51824-3

URL: 

公開日: 2018-12-17   更新日: 2022-05-13  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi