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BRAIN and NERVE Volume 71, Issue 7 （July 2019）

BRAIN and NERVE 71巻7号（2019年7月発行）

Japanese English

増大特集人工知能と神経科学

人工知能を用いた神経画像診断 Artificial Intelligence for Diagnostic Support of Neuroimage 椎野顯彦 ¹ Akihiko Shiino ¹ ¹滋賀医科大学神経難病研究センターMR医学研究部門 ¹Molecular Neuroscience Research Center, Department of Biomedical MR Science, Shiga University of Medical Science キーワード：人工知能 , VBM , アルツハイマー病 , 磁気共鳴 , 脳 , artificial Intelligence , voxel-based morphometry , Alzheimer's disease , magnetic resonance , brain Keyword: 人工知能 , VBM , アルツハイマー病 , 磁気共鳴 , 脳 , artificial Intelligence , voxel-based morphometry , Alzheimer's disease , magnetic resonance , brain pp.733-748

発行日 2019年7月1日 Published Date 2019/7/1

DOI https://doi.org/10.11477/mf.1416201345

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

人工知能（AI）による画像解析技術は，客観的な評価結果を読影者に提示することにより質の高い診断のためのサポートを実現する。われわれは，アルツハイマー病の診断にMRIの3次元画像の情報をAIを用いて評価するソフトを開発した。ここではまずvoxel-based morphometryやサポートベクターマシンの概要を説明する。AIの訓練を北米のADNI（Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative）データベースで実施し，オーストラリアのADNI（AIBL）と日本のADNI（J-ADNI）において検証した。AIは通常の統計学的な手法よりも優れた診断予測能力を示し，臨床での応用が期待される。

Abstract

Artificial intelligence (AI) shows promises in terms of diagnostic support on neuroimaging. We developed a software that predicts Alzheimer's disease (AD) using support vector machines (SVM) through three-dimensional brain MR images. Here, we will explain the general idea of voxel-based morphometry and SVM. We used the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database for SVM training and tested it on the Australian Imaging Biomarkers and Lifestyle Study of Ageing (AIBL) and the Japanese ADNI database. AI shows higher accuracy for predicting AD than a method of conventional statistical analysis, indicating potential clinical use for diagnostic support.