研究論文
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
2021 年 39 巻 4 号 p. 171-175
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2021 年 39 巻 4 号 p. 171-175
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．
