人工知能学会全国大会論文集
Online ISSN : 2758-7347
第39回 (2025)
セッションID: 1O5-OS-18b-03
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アルツハイマー病関連指標予測のためのCNNモデルの構築と評価
*関谷 拓己坂本 和貴小林 良太川勝 忍松田 圭悟
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抄録

ADの患者数は世界的に増加傾向にある. 認知症発症前にADの進行を止めるためには早期発見を行い, 進行抑制のための治療を行う必要である. これまではMMSEスコアやMRI画像などが診断に用いられたが, ADの初期では脳の構造の変化が小さいため, 早期発見のためのデータとして十分な活用が困難である. そこで本研究では機械学習によりMRI画像から脳の構造の特徴を検出し, 血流低下の程度を示すseverity, 神経細胞が集まるGMの萎縮の程度を示すGM萎縮度, MMSEの3つの指標を予測するモデルを構築し,モデルの性能を評価をおこなった.その結果,MMSE, severity, GM萎縮度を出力とする回帰モデルのPCCはそれぞれ0.997, 0.933, 0.992となることが明らかとなった.

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