電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-6
FDG-PET画像を用いた認知症鑑別診断における機械学習の可用性
○王 小宇(千葉大)・坂田宗之・石井賢二(東京都健康長寿研)・木村裕一(近畿大)・我妻 慧・石橋賢士・豊原 潤(東京都健康長寿研)・矢田紀子(千葉大)・石渡喜一(東京都健康長寿研)・眞鍋佳嗣(千葉大)
認知症はアルツハイマー型認知症(AD)以外に,前頭側頭型(FTD)など非アルツハイマー型も存在し,治療,対策のためには鑑別診断が不可欠である.鑑別診断では神経心理検査の他に画像診断,特に脳内の糖代謝を画像化するFDG-PETが注目されており,画像処理や統計的な処理等を利用した診断支援が有効である.本研究では,認知症の原因疾患によって典型的に脳の糖代謝低下が起こる部位が異なることに着目し,FDG-PET画像からサポートベクターマシンを用いた判別モデルをAD,FTDそれぞれに作成する手法を検討した.結果として,提案手法はAD,FTDどちらかの疾患であるかどうかは高確率で判別することができるが,FTDとAD間の鑑別能力は高くないことが示唆された.