Investigation of the descending pain inhibitory system in the chronic pain using brain network analysis

利用脑网络分析研究慢性疼痛中的下行疼痛抑制系统

基本信息

批准号：
18K07730
负责人：
和田昭彦
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Juntendo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K07730/
关键词：
慢性疼痛脳内ネットワーク脳MRI 拡散テンソル画像疼痛関連脳内ネットワーク機械学習口腔内灼熱症候群舌痛症拡散テンソルMR画像グラフ理論解析グラフニューラルネットワーク脳ネットワークコネクトーム拡散テンソルMRI 神経路下行性疼痛抑制系

项目摘要

本研究の目的は、慢性疼痛に関連した脳ネットワークの可視化、とくに下行性疼痛抑制系に関して、症状の重篤度との関連、治療効果の評価およびその事前予測の可能性を追求することである。これまでの研究にて、140例の慢性口腔内疼痛疾患（舌痛症、口腔異常感症、非定型歯痛）の臨床データおよび頭部MRI画像データを収集。拡散テンソルMRトラクトグラフィを用いた構造的脳ネットワーク解析を用いて、侵害刺激の伝達・処理システムである疼痛関連領域（ペインマトリックス）および、中脳にある中脳中心灰白質（脊髄の疼痛信号入力の抑制）の結合性（コネクティビティ）を検討した。拡散テンソル（神経線維路）解析、ペインマトリックスのネットワーク解析（グラフ理論解析）、これに機械学習（人工知能技術）を応用したネットワーク隣接行列の認識・分類では、慢性疼痛関連の脳内ネットワーク解析は可能であったが、下行性疼痛抑制系に関しての疾患群と健常者、疾患内での病型・臨床経過の分類に到達できず、新たな技術としてRelational graph convolution network(R-GCN)を導入して、舌痛症と非定型歯痛の識別の精度向上を試みた。脳構造ネットワークのGCNによる舌痛症と非定型歯痛の識別精度は、大脳のみを対象とした場合0.65、PAGを加えると0.72に向上した。さらに病型識別の精度向上を目指して、新たな評価・解析方法を模索中である。なお、本研究の遂行過程で会得した画像認識・機械学習モデル構築の技術・経験をもとにいくつかの医用画像の機械学習に関する研究・報告を行っている。

本研究的目的是可视化与慢性疼痛相关的大脑网络，特别是下行疼痛抑制系统，以研究与症状严重程度、治疗效果评估以及提前预测它们的可能性。在迄今为止的研究中，我们收集了 140 例慢性口腔疼痛疾病（舌痛、口腔过敏、非典型牙痛）的临床数据和头部 MRI 图像数据。利用扩散张量磁共振纤维束成像技术进行结构性脑网络分析，我们研究了疼痛相关区域（疼痛矩阵），即有害刺激的传输和处理系统，以及中脑的中央灰质（输入脊髓的疼痛信号）我们研究了的连通性。扩散张量（神经纤维束）分析、疼痛矩阵网络分析（图论分析）以及利用机器学习（人工智能技术）的网络邻接矩阵识别和分类被用来分析慢性疼痛相关的大脑网络，但事实并非如此。由于可以将下行疼痛抑制系统分为疾病组、健康受试者、疾病类型以及疾病内的临床病程，因此关系图卷积作为一种新技术被开发出来。我们试图通过引入网络（R-GCN）来提高区分舌痛和非典型牙痛的准确性。当仅针对大脑时，使用大脑结构网络的 GCN 区分舌痛和非典型牙痛的准确性提高到 0.65，而当添加 PAG 时，提高到 0.72。此外，我们正在探索新的评估和分析方法，旨在提高疾病类型识别的准确性。此外，我们基于在开展这项研究过程中获得的图像识别和机器学习模型构建的技术和经验，正在对医学图像的机器学习进行研究和报告。

项目成果

期刊论文数量（1）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Automation of a Rule-based Workflow to Estimate Age from Brain MR Imaging of Infants and Children Up to 2 Years Old Using Stacked Deep Learning

使用堆叠深度学习，基于规则的工作流程自动化，根据婴儿和 2 岁以下儿童的大脑 MR 成像来估算年龄

DOI：
10.2463/mrms.mp.2021-0068
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
3
作者：
Wada Akihiko;Saito Yuya;Fujita Shohei;Irie Ryusuke;Akashi Toshiaki;Sano Katsuhiro;Kato Shinpei;Ikenouchi Yutaka;Hagiwara Akifumi;Sato Kanako;Tomizawa Nobuo;Hayakawa Yayoi;Kikuta Junko;Kamagata Koji;Suzuki Michimasa;Hori Masaaki;Nakanishi Atsushi;Aoki Shig
通讯作者：
Aoki Shig

Automation of a Rule-based Workflow to Estimate Age from Brain MR Imaging of Infants and Children Up to 2 Years Old Using Stacked Deep Learning

使用堆叠深度学习，基于规则的工作流程自动化，根据婴儿和 2 岁以下儿童的大脑 MR 成像来估算年龄

DOI：
10.2463/mrms.mp.2021-0068
发表时间：
2023-01-01
期刊：
影响因子：
3
作者：
Wada, Akihiko;Saito, Yuya;Fujita, Shohei;Irie, Ryusuke;Akashi, Toshiaki;Sano, Katsuhiro;Kato, Shinpei;Ikenouchi, Yutaka;Hagiwara, Akifumi;Sato, Kanako;Tomizawa, Nobuo;Hayakawa, Yayoi;Kikuta, Junko;Kamagata, Koji;Suzuki, Michimasa;Hori, Masaaki;Nakanishi, Atsushi
通讯作者：
Nakanishi, Atsushi