权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

次世代拡散MRIおよび機械学習を用いた統合失調症新規診断基準の検討

使用下一代扩散 MRI 和机器学习检查精神分裂症的新诊断标准

基本信息

批准号：
19K17061
负责人：
孫樹洛
金额：
$ 2.75万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K17061/
关键词：
統合失調症カルボニルストレス

项目摘要

昨年度に引き続き、拡散イメージングに優れた3T-MRI機種(Prisma)を用いて、統合失調症におけるカルボニルストレス関連マーカー（終末糖化産物のペントシジンとその代謝過程で低下するピリドキサール）と画像マーカーの関連を調べた。MRIデータについては統合失調症群、健常対照群合わせて100名分が集めることができ、本解析に十分と考えられる被験者数を集めることができた。High Angular Resolution Diffusion MRI (HARDI)データおよびT1、T2強調構造画像、拡散テンソル画像解析をさらに発展させ、軸索の病理を明らかにできるNeurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI)、神経炎症の可能性を推定できるFree Water Imaging、ミエリン密度を推定できるMyelin Mappingという、モダリティの異なる手法により、1コンパートメントモデルである従来の拡散テンソル画像と比べて格段に生物学的妥当性、検出力を上昇させて白質の微細構造異常を統合的に検討した。脳構造の評価には、Tract-Based Spatial Statistics (TBSS)というソフトウェアを用いて、全脳白質中心部分の構造評価をおこなった。その結果、統合失調症群における白質構造の変化、およびカルボニルストレスの亢進と白質構造との関連に関する新奇性の高い知見が得られ、現在専門科学誌に投稿、査読中である。また、機械学習を用いてこれら脳画像マーカーからカルボニルストレス群を同定可能かどうかについても、現在解析を進めている。あらたな知見が得られるようであればそちらについても論文化を目指す。

In the past year, the use of 3T-MRI models (Prisma) and schizophrenia has been improved. MRI examination of schizophrenia group, health examination of the group, 100 points set, this analysis of the number of patients set High Angular Resolution Diffusion MRI (HARDI) Data Center T1, T2 Emphasis on Structural Imaging, Dispersion and Resolution Imaging Analysis, Development, Pathology of Axle, Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging (NODDI), Estimation of the Possibility of Neuroinflammation, Free Water Imaging, Myelin Mapping Center, Myelin Imaging Center, Myelin Imaging Center 1. The investigation of biological appropriateness, detection force and fine structure abnormality of the straight line Tract-Based Spatial Statistics (TBSS) is used to evaluate structures in the center of a straight line. The results of this study, the transformation of linear structure in schizophrenia, the relationship between linear structure and hyperactivity, and the novelty of high knowledge have been obtained. For example, if you want to learn from a computer, you can use it to analyze the current situation. I'm sorry, but I'm sorry.