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講演抄録/キーワード
講演名 2017-05-26 09:20
脳 MRI 画像を用いた脳局所特徴量に基づく年齢推定手法とその性能評価
藤本竜一伊藤康一東北大)・呉 凱華南理工大)・佐藤和則瀧 靖之東北大)・福田 寛東北医科薬科大)・青木孝文東北大SIP2017-13 IE2017-13 PRMU2017-13 MI2017-13
抄録 (和) 大規模な脳 MRI 画像データベースを用いた統計解析を通して,
加齢に伴って脳組織が萎縮することが知られている.
このことより,脳 MRI 画像を用いて正常加齢に伴う脳の形態的変化を調べるこ
とで,年齢を推定することが可能である.
健常者の脳形態から推定される年齢は,加齢に伴う脳萎縮の客観的な指標となる
ため,アルツハイマー病などの早期発見や診断支援に有効であると考えられる.
本稿では,年齢推定に有効な脳局所特徴量に基づく年齢推定を提案する.
脳局所特徴量は,局所領域の灰白質,白質,脳脊髄液の体積で定義される.
さらに,推定精度を向上させるために局所領域の皮質厚を脳局所特徴量に加える.
1,000 名を超える大規模なデータベースを用いて実験を行い,提案手法の性能を評価する. 
(英) It is known that brain tissues have age-related morphological changes through a set of statistical analysis
using large-scale brain MRI image databases.
This fact allows us to estimate the age of a subject from brain
MRI images by evaluating brain morphological changes with healthy aging.
The age estimated from morphological changes of a human brain
can be used for diagnostic support and early identification
of brain disorders such as Alzheimer's Disease.
This paper proposes an age estimation method using local features
extracted from T1-weighted MRI images.
Local features are defined by regional volume calculated from 1,024 local
regions of GM, WM and CSF.
We also add cortical thickness parcellated by Destrieux atlas to
brain local features in order to improve the accuracy of
age estimation.
We evaluate performance of the proposed method using a large-scale dataset of healty Japanese.
キーワード (和) MRI / T1 強調画像 / 年齢推定 / 脳加齢 / 局所特徴量 / 機械学習 / 関連ベクトルマシン /  
(英) MRI / T1-weighted image / age estimation / brain aging / local features / machine learning / relevance vector machine /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 50, MI2017-13, pp. 67-70, 2017年5月.
資料番号 MI2017-13 
発行日 2017-05-18 (SIP, IE, PRMU, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SIP2017-13 IE2017-13 PRMU2017-13 MI2017-13

研究会情報
研究会 PRMU IE MI SIP  
開催期間 2017-05-25 - 2017-05-26 
開催地(和) 名古屋工業大学 
開催地(英)  
テーマ(和) 医療・ヘルスケアのための生体信号・画像解析と理解 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2017-05-PRMU-IE-MI-SIP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 脳 MRI 画像を用いた脳局所特徴量に基づく年齢推定手法とその性能評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Age Estimation Method Using Brain Local Features of Brain MRI Images and Its Performance Evaluation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) MRI / MRI  
キーワード(2)(和/英) T1 強調画像 / T1-weighted image  
キーワード(3)(和/英) 年齢推定 / age estimation  
キーワード(4)(和/英) 脳加齢 / brain aging  
キーワード(5)(和/英) 局所特徴量 / local features  
キーワード(6)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(7)(和/英) 関連ベクトルマシン / relevance vector machine  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 藤本 竜一 / Ryuichi Fujimoto / フジモト リュウイチ
第1著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ
第2著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 呉 凱 / Kai Wu / カイ ウー
第3著者 所属(和/英) 華南理工大学 (略称: 華南理工大)
South China University of Technology (略称: South China Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 和則 / Kazunori Sato / サトウ カズノリ
第4著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) 瀧 靖之 / Yasuyuki Taki / タキ ヤスユキ
第5著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) 福田 寛 / Hiroshi Fukuda / フクダ ヒロシ
第6著者 所属(和/英) 東北医科薬科大学 (略称: 東北医科薬科大)
Tohoku Medical and Pharmaceutical University (略称: Tohoku Medical and Pharmaceutical Univ.)
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ
第7著者 所属(和/英) 東北大学 (略称: 東北大)
Tohoku University (略称: Tohoku Univ.)
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講演者
発表日時 2017-05-26 09:20:00 
発表時間 30 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-SIP2017-13,IEICE-IE2017-13,IEICE-PRMU2017-13,IEICE-MI2017-13 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.47(SIP), no.48(IE), no.49(PRMU), no.50(MI) 
ページ範囲 pp.67-70 
ページ数 IEICE-4 
発行日 IEICE-SIP-2017-05-18,IEICE-IE-2017-05-18,IEICE-PRMU-2017-05-18,IEICE-MI-2017-05-18 


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