A new screening method for mild cognitive impairment using the degree of brain atrophy estimated by time-resolved spectroscopy

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本研究の目的は、時間分解分光法（TRS-NIRS）を用いた軽度認知機能障害（MCI）のスクリーニング手法の確立である。脳萎縮に伴う脳脊髄液層（CSF層）の厚さや脳溝の広がりが近赤外光の平均光路長に影響を与えることが分かっているが、その具体的な影響は不明である。本研究では、光伝播シミュレーションやファントム実験を用いて脳萎縮と平均光路長の関係を明らかにし、教師付き学習モデルを用いてMCIを予測可能な手法を開発することを目指す。この手法は、低コストで入手可能な計測データを用いて、高い精度で軽度認知症のスクリーニングを実現することが期待される。研究の一環として、新たなTRS-NIRS計測を行い、MRI計測結果から算出される脳萎縮度と比較する横断的研究を実施している。今年度は，脳萎縮と平均光路長の直接的関係を解明するための準備として，既存のMRI画像データからMCI患者の脳溝に関する統計情報を調査した。先行研究にて平均光路長の大きさは脳溝の深さや幅が影響することを報告されていたためである。脳溝が関わる統計情報を得るためにFreeSurfer解析ツールを用いて，TRS-NIRS計測に最も関連する部位（前頭極）の脳溝付近の統計情報を正確に得ることができている。今後，TRS-NIRS計測結果と紐づいているMRI計測結果を解析可能とすべく，倫理審査の審査を終えて，実際に10例から20例について解析を進める。実際のTRS-NIRSの結果と紐づいた被験者のMRI計測結果からCSF層の厚さや脳溝の幅を求め，その統計結果に基づいてファントム実験や脳機能シミュレーションを実施する。その結果から脳萎縮度を推定するための特徴量を見出す。それと同時に，脳萎縮度を目的変数として酸素飽和度や平均光路長等を説明変数としたときの回帰分析や検定を行い，脳萎縮度の推定可能性を検証する。