ありふれた脳の白質病変がMRI画像解析を悪化させていた―従来手法に機械学習を組み入れた改善手法の開発―

　大井由貴 医学研究科博士課程学生と花川隆 同教授、林拓也 理化学研究所チームリーダーらの研究グループは、脳の白質病変が脳表面の画像解析におよぼす悪影響を発見し、機械学習を用いて皮質表面解析の精度を向上する手法を開発しました。

　大脳皮質の機能を理解する手法の一つに、MRI画像を使った皮質表面解析があります。高齢者のMRIには白質病変がみられますが、白質病変が画像解析に与える影響はあまり注目されていませんでした。白質病変はMRI画像上で大脳皮質と似た色調を持つため、従来の解析では誤認識が起こる可能性があります。この研究では機械学習を使って白質病変を検出し、皮質白質境界の誤判定を修正する新しいプログラムを開発しました。このプログラムは特に白質病変が多い場合に効果的で、皮質表面解析の精度を向上させました。将来的には認知症の病態解明や個別化医療に寄与する可能性があります。

　本研究成果は、2023年9月21日に、国際学術誌「NeuroImage」にオンライン掲載されました。