| 講演名 | 2021-11-05 認知機能テストを用いたアルツハイマー病鑑別手法の高精度化 遠藤 大樹(東北大), 伊藤 康一(東北大), 青木 孝文(東北大), |
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| 抄録(和) | 人口構成の高齢化に伴い， アルツハイマー病 (Alzheimer’s disease: AD) の有病率の上昇が懸念されている. AD を患うと， 脳萎縮が進行し日常の単純作業を行うことさえ困難になる. 医療の進歩により投薬治療で進行を抑えることができるようになったが， 効果的な治療のためには， 早い段階で AD であることを発見する必要がある. 本論文では， 医師の診断を支援するために， 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Network: CNN) を用いて AD 鑑別を行う手法を提案する. 認知機能テストで得られたスコアを用いて CNN を学習することで， ラベルノ イズに対して頑健な AD 鑑別を行うことが可能となる. 大規模データセットを使用した実験を通して提案手法の有効性を示す. |
| 抄録(英) | As the population ages, the prevalence of Alzheimer’s disease (AD) is expected to increase. AD causes progressive brain atrophy, making it difficult to perform even simple daily tasks. Although medical advances have made it possible to control the progression of AD with medication, it is necessary to detect AD in its early stages for effective treatment. In this paper, we propose an AD identification method using convolutional neural networks (CNNs) to assist doctors in diagnosis. Training CNN using the scores obtained from cognitive function tests makes the AD identification method robust to noisy labels. Through experiments using a large-scale database, we demonstrate the effectiveness of our proposed method. |
| キーワード(和) | コンピュータ支援診断 / 脳 MRI 画像 / アルツハイマー病 / convolutional neural network |
| キーワード(英) | computer aided diagnosis / brain MRI image / Alzheimer’s disease / convolutional neural network |
| 資料番号 | MICT2021-31,MI2021-29 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI / MICT |
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| 開催期間 | 2021/11/5(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 医用画像工学一般，ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology |
| 委員長氏名（和） | 本谷 秀堅(名工大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 委員長氏名（英） | Hidekata Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 羽石 秀昭(千葉大) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) |
| 副委員長氏名（英） | Hideaki Haneishi(Chiba Univ.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 平野 靖(山口大) / 原口 亮(兵庫県立大) / 小林 匠(横浜国大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) |
| 幹事氏名（英） | Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) / Ryo Haraguchi(Univ. of Hyogo) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 滝沢 穂高(筑波大) / 大竹 義人(奈良先端大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) / 高林 健人(岡山県立大) / 西川 拓也(国立循環器病研究センター) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hotaka Takizawa(Tsukuba Univ.) / Yoshito Otake(NAIST) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takuya Nishikawa(National Cerebral and Cardiovascular Center Hospital) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 認知機能テストを用いたアルツハイマー病鑑別手法の高精度化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Performance Improvement of Alzheimer's Disease Identification Using Cognitive Function Test Scores |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | コンピュータ支援診断 / computer aided diagnosis |
| キーワード(2)（和/英） | 脳 MRI 画像 / brain MRI image |
| キーワード(3)（和/英） | アルツハイマー病 / Alzheimer’s disease |
| キーワード(4)（和/英） | convolutional neural network / convolutional neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 遠藤 大樹 / Daiki Endo |
| 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） | 伊藤 康一 / Koichi Ito |
| 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） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東北大学(略称：東北大) Tohoku University(略称：Tohoku Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-11-05 |
| 資料番号 | MICT2021-31,MI2021-29 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | MICT-230,MI-231 |
| ページ範囲 | pp.17-21(MICT), pp.17-21(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-10-29 (MICT, MI) |