脳の病気を早期に発見する

脳の病気を正確に検出するためのコンピュータ支援システムは、これまでも十分に研究されてきている。それにもかかわらず、アルツハイマー病などのいくつかの研究分野では、まだ大幅な改善の余地があることが示唆されている。

最近の研究では、T1強調MRI脳スキャンから脳の老化を予測する研究が広く進められている。これらの研究の主な目的は、対象者特有の老化メカニズムの解明と、正確な年齢予測モデルの開発にある。いくつかの神経変性疾患では、予測された年齢と実際の年代の間でずれが生じることが知られており、その結果、より高いレベルの年齢予測精度を達成することが診断ツールを開発する上で非常に重要となっている。

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イタリアにあるバーリ大学の Nicola Amorosoら研究者は、T1強調MRI脳スキャンを用いて、対象者特有のネットワークを定義することをベースとした脳のネットワークモデルを提案した。 また、提案した脳モデルをディープニューラルネットワークに入力し、被験者の年齢を予測した。

結果、どれぐらいの精度で予測できたのだろうか？続きを読んでみよう。

新しい脳モデルを機械学習で解析

Nicola Amoroso らの研究におけるミッション・手法・結果は以下の通りだ。