電子情報通信学会総合大会講演要旨
D-16-6
FDG-PETを用いた認知症鑑別診断における画像指標と臨床指標の関係
○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・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,前頭側頭型など非アルツハイマー型も存在し,治療や対策のためには鑑別診断が不可欠である.本研究では,機械学習を用いた脳FDG-PET画像の自動鑑別による診断支援を目的としており,本発表では,画像の分類時の評価指標と臨床的な認知機能との関係を調査した.提案手法は,解剖学的標準化した画像から特徴量を抽出し,サポートベクターマシンを用いて分類モデルを作成し,健常群(NL)と各疾患群との間のサポートベクターからの距離を各疾患の指標として用いた.実験の結果,NLとADとを分類するモデルにおいて,提案する指標と神経心理検査の成績との間に有意な相関が認められ,この指標の有用性が示唆された.