サポートベクター回帰を用いた脳年齢推定と機種間ハーモナイゼーション

DOI
  • 舞草 伯秀
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部
  • BEHESHITI Iman
    Université Laval
  • 曽根 大地
    University College London
  • 木村 有喜男
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部
  • 重本 蓉子
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部
  • 千葉 英美子
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部
  • 佐藤 典子
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部
  • 松田 博史
    国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター病院放射線診療部

書誌事項

タイトル別名
  • Brain Age Estimation using Support Vector Regression and Harmonization Across Scanner and Site

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抄録

<p>MRIから得られる脳体積（ベイズ推定による事後確率）分布から，機械学習法を用いた回帰モデルに基づく脳年齢推定は，アルツハイマー病や側頭葉てんかんなどの脳変性の進行動態を表すバイオマーカーとして着目されている．しかしながら，MRIは磁場強度の違いなどにより撮像された画像品質が異なるため，得られた解析値に機種間差（measurement bias）が存在することが知られており，これが機械学習の汎化性を著しく減少させることが知られている．本研究では，一般線形モデルを経験的ベイズ推定により拡張したComBat法を脳体積値に適応し，脳年齢推定の汎化性が向上することを示した．</p>

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