白質高信号を有する患者における認知障害の自動検出と関連因子の因果分析に関する人工知能を用いたMRI研究
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Automatic detection of cognitive impairment in patients with white matter hyperintensity and causal analysis of related factors using artificial intelligence of MRI.
雑誌名：Comput Biol Med. 2024 Aug; 178: 108684.
概 要：
本研究は、白質高信号（WMH）を有する患者における認知障害を検出するための深層学習と放射線学を用いたモデルの開発を目的としています。WMHは脳の老化に伴う一般的な特徴で、認知機能の低下や認知症と関連しています。79人のWMH患者を対象に、認知状態を評価し、WMHの自動識別とセグメンテーションを行い、機械学習を用いて認知障害を検出しました。
方 法：
79人のWMH患者を訓練セット（62人）とテストセット（17人）に無作為に分け、さらに病院2から29人を独立したテストセットとして追加しました。すべての参加者は正式な神経心理学的評価を受け、VB-netを用いてWMHの自動識別とセグメンテーションを行い、皮質、白質、核から放射線学的特徴を抽出しました。4つの機械学習分類器を訓練セットで訓練し、テストセットで検証しました。
結 果：
白質特徴に基づくロジスティック回帰（LR）モデルが最も高い性能を示し、外部テストデータセットでAUC 0.819を達成しました。因果分析の結果、年齢、教育レベル、皮質、白質、核の変化が認知障害の因果因子であることが示されました。
結 論：
白質特徴に基づくLRモデルは、WMH患者における認知障害の検出において高い精度を示しました。また、皮質、白質、核の変化と認知障害との因果関係が明らかになりました。