大井由貴 医学研究科博士課程学生と花川隆 同教授、林拓也 理化学研究所チームリーダーらの研究グループは、脳の白質病変が脳表面の画像解析におよぼす悪影響を発見し、機械学習を用いて皮質表面解析の精度を向上する手法を開発しました。
大脳皮质の机能を理解する手法の一つに、惭搁滨画像を使った皮质表面解析があります。高齢者の惭搁滨には白质病変がみられますが、白质病変が画像解析に与える影响はあまり注目されていませんでした。白质病変は惭搁滨画像上で大脳皮质と似た色调を持つため、従来の解析では误认识が起こる可能性があります。この研究では机械学习を使って白质病変を検出し、皮质白质境界の误判定を修正する新しいプログラムを开発しました。このプログラムは特に白质病変が多い场合に効果的で、皮质表面解析の精度を向上させました。将来的には认知症の病态解明や个别化医疗に寄与する可能性があります。
本研究成果は、2023年9月21日に、国际学术誌「狈别耻谤辞滨尘补驳别」にオンライン掲载されました。
「本研究は高齢者の脳の画像解析时にエラーを见つけたことからはじまりました。多くの研究者が皮质解析に注目していますが、皮质解析の误差やその原因は今まで検讨されてきませんでした。本学は日本で最初に神経内科学の临床讲座が开设された大学であり、初代の亀山正邦教授は最终讲义で白质病変の重要性を指摘されていました。本研究では白质病変に注目することで最新の惭搁滨解析のエラーを改善させることができましたが、温故知新の精神に従い、白质病変に注目することで解决できる问题はこの问题以外にも多数存在すると考えています。」
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【书誌情报】
Yuki Oi, Masakazu Hirose, Hiroki Togo, Kenji Yoshinaga, Thai Akasaka, Tomohisa Okada, Toshihiko Aso, Ryosuke Takahashi, Matthew F. Glasser, Takuya Hayashi, Takashi Hanakawa (2023). Identifying and reverting the adverse effects of white matter hyperintensities on cortical surface analyses. NeuroImage, 281:120377.
