Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP6501801B2 - 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法 - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP6501801B2 - 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法 - Google Patents

生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6501801B2
JP6501801B2 JP2016570992A JP2016570992A JP6501801B2 JP 6501801 B2 JP6501801 B2 JP 6501801B2 JP 2016570992 A JP2016570992 A JP 2016570992A JP 2016570992 A JP2016570992 A JP 2016570992A JP 6501801 B2 JP6501801 B2 JP 6501801B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
brain
age
information
thickness
biological
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2016570992A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2017522927A (ja
Inventor
ドゥク エル. ナ
ドゥク エル. ナ
サン ウォン ソ
サン ウォン ソ
ジュン キュン ソン
ジュン キュン ソン
チャンス キム
チャンス キム
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Life Public Welfare Foundation
Original Assignee
Samsung Life Public Welfare Foundation
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Samsung Life Public Welfare Foundation filed Critical Samsung Life Public Welfare Foundation
Publication of JP2017522927A publication Critical patent/JP2017522927A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6501801B2 publication Critical patent/JP6501801B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/05Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
    • A61B5/055Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves involving electronic [EMR] or nuclear [NMR] magnetic resonance, e.g. magnetic resonance imaging
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0033Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room
    • A61B5/004Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part
    • A61B5/0042Features or image-related aspects of imaging apparatus, e.g. for MRI, optical tomography or impedance tomography apparatus; Arrangements of imaging apparatus in a room adapted for image acquisition of a particular organ or body part for the brain
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1075Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions by non-invasive methods, e.g. for determining thickness of tissue layer
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Measuring devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/107Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof
    • A61B5/1076Measuring physical dimensions, e.g. size of the entire body or parts thereof for measuring dimensions inside body cavities, e.g. using catheters
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/40Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system
    • A61B5/4058Detecting, measuring or recording for evaluating the nervous system for evaluating the central nervous system
    • A61B5/4064Evaluating the brain
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7275Determining trends in physiological measurement data; Predicting development of a medical condition based on physiological measurements, e.g. determining a risk factor
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • A61B5/7278Artificial waveform generation or derivation, e.g. synthesizing signals from measured signals
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/74Details of notification to user or communication with user or patient; User input means
    • A61B5/742Details of notification to user or communication with user or patient; User input means using visual displays
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H10/00ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data
    • G16H10/20ICT specially adapted for the handling or processing of patient-related medical or healthcare data for electronic clinical trials or questionnaires
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H30/00ICT specially adapted for the handling or processing of medical images
    • G16H30/40ICT specially adapted for the handling or processing of medical images for processing medical images, e.g. editing
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • A61B2576/023Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the heart
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B2576/00Medical imaging apparatus involving image processing or analysis
    • A61B2576/02Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part
    • A61B2576/026Medical imaging apparatus involving image processing or analysis specially adapted for a particular organ or body part for the brain

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Neurology (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Dentistry (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • High Energy & Nuclear Physics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Psychology (AREA)
  • Neurosurgery (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Magnetic Resonance Imaging Apparatus (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Description

本発明は生物学的脳年齢を算出する技術に関し、より詳しくは、検査対象者の脳MRI画像で領域別の脳皮質厚さを測定し、それを正常対照群情報と比較して生物学的脳年齢を算出する装置および方法に関する。
一般に脳画像に対する具体的な定量的情報を提示するレベルでは技術として開示されたことがある。しかし、従来技術は主に研究用として使用グループの平均値をもって利用されており、今のところ各個人に健康診断の次元で個人脳の脳萎縮情報を定量的に提示する方法は実施されていないのが現状である。
健康診断でMRIが撮影されても脳疾患が発見されなければ、あえて検査対象者に現在の脳健康状態に関する情報を提供しないため、使用者に定量的な情報が具体的に伝達されないという問題点がある。
例えば、血液検査と尿検査などの結果数値は正常に対比した数値を提示して使用者が利用することができるが、脳指標に関しては標準化された指標が存在しない。
また、患者の診断においても具体的な指標を使って診断するよりは、撮影されたイメージの定性的な判断に依存することにより、健康診断時、本人の現在の脳健康状態や今後の脳疾患に関する定量化された情報を全く提供していないのが現状である。
本発明は、前記のような従来の問題点を解決するために提案されたものであり、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置の目的は、検査対象者のMRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定し、測定された脳皮質厚さに応じて検査対象者の生物学的脳年齢を数学的指標として算出して提供する装置を提供することにある。
他の目的は、脳年齢情報部をさらに含み、脳年齢を算出するための年齢別の脳厚さ情報、脳疾患特性情報、検査対象者の基本情報、MRI脳画像情報、健康問診表情報を格納管理することにある。
また他の目的は、脳疾患予測部をさらに含み、検査対象者の脳年齢に応じた特定脳疾患情報を予測して提供することにある。
また他の目的は、検査対象者別に予測された特定脳疾患情報に応じた危険な生活習慣因子を導き出し、予防のための生活指針情報を提供することにある。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法の目的は、検査対象者の基本情報、健康問診表情報、MRI脳画像の入力を受け、領域別の脳皮質厚さ情報を測定して検査対象者の脳年齢を算出して提供することにある。
他の目的は、検査対象者の脳年齢の算出において、年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用することにある。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、検査対象者のMRI脳画像を入力する画像情報入力部、前記MRI脳画像に基づいて前記検査対象者の生物学的脳年齢の算出作業を制御する脳年齢算出制御部、前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定する脳厚さ測定部、および測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出する脳年齢算出部を含むことを特徴とする。
また、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、脳年齢算出制御部と連結され、正常対照群の年齢別の脳厚さ情報、脳疾患別の脳厚さ侵犯領域情報、前記検査対象者の基本情報、前記検査対象者のMRI脳画像情報、前記検査対象者の健康問診表情報のうち少なくともいずれか1つ以上の情報を格納する脳年齢情報部をさらに含むことを特徴とする。
なお、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、脳年齢算出制御部と連結され、検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力する検査対象者情報入力部をさらに含むことを特徴とする。
また、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、脳年齢算出制御部と連結され、前記脳年齢算出部により算出された検査対象者の脳年齢に応じた予測される特定脳疾患情報を提供する脳疾患予測部をさらに含むことを特徴とする。
なお、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置において、脳疾患予測部は、予測された前記特定脳疾患情報に応じて前記検査対象者の健康問診表上での脳厚さの悪化を招く個人別の生活習慣因子を導き出し、特定脳疾患を予防するための生活指針情報を提供することを特徴とする。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法は、(a)検査対象者情報入力部を用いて、検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力するステップ、(b)画像情報入力部を用いて、検査対象者のMRI脳画像を入力するステップ、(c)脳厚さ測定部を用いて、前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定するステップ、および(d)脳年齢算出部を用いて、測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出するステップを含むことを特徴とする。
以上で説明したように、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、検査対象者のMRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定し、測定された脳皮質厚さに応じて検査対象者の生物学的脳年齢を数学的指標として算出することによって、健康診断時、検査対象者に正確な脳健康状態を提供することができ、さらには早期脳健康検診に活用して脳疾患の予防を可能にする効果がある。
また、脳年齢を算出するための年齢別の脳厚さ情報、脳疾患特性情報、検査対象者の基本情報、MRI脳画像情報、健康問診表情報を体系的に管理できる効果がある。
また、検査対象者の脳年齢に応じた特定脳疾患情報を予測することによって、現在の脳厚さに応じて今後発病しうる脳疾患に対して警戒心を持って予防するための努力ができるようにする効果がある。
なお、検査対象者別に予測された特定脳疾患情報に応じた危険な生活習慣因子を導き出し、予防のための生活指針情報を提供することによって、検査対象者が脳疾患を予防するために積極的に生活習慣を改善できるようにする効果がある。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法は、検査対象者の基本情報、健康問診表情報、MRI脳画像の入力を受け、領域別の脳皮質厚さ情報を測定することによって検査対象者の生物学的脳年齢を算出して提供することができ、健康診断時、退行性脳疾患の予測および診断情報を提供できる効果がある。
他の目的は、検査対象者の脳年齢の算出において、年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用することによって、正確な脳年齢の算出が可能であり、算出された脳年齢資料をもって正確な脳健康状態を相談できる効果がある。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置の全体構成を示す構成図である。 本発明に係る生物学的脳年齢の算出において、男性、女性、統合性別に応じた年齢と脳皮質厚さの関連関係を示す図である。 本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置において、年齢と脳皮質厚さとの関係における個人別の脳年齢算出の実施形態を示す図である。 本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置において、算出結果表示部の一実施形態を示す図である。 本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法の全体流れを示すフローチャートである。 本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法において、ステップS60の詳細な流れを示すフローチャートである。
以下、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法を実施するための具体的な内容を説明すれば次の通りである。
図1は本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置の全体構成を示す図であり、生物学的脳年齢の算出装置は、画像情報入力部10、脳年齢算出制御部20、検査対象者情報入力部30、脳厚さ測定部40、脳年齢算出部50、脳疾患予測部60、脳年齢情報部70および算出結果表示部80を含む。
前記画像情報入力部10は検査対象者のMRI脳画像を入力し、本発明に係るMRI脳画像は検査対象者の脳領域別に皮質状態を確認できる画像が入力されることが好ましく、前記画像情報入力部10により入力されたMRI脳画像情報は前記脳年齢算出制御部20に送信される。
前記脳年齢算出制御部20は、前記MRI脳画像に基づいて前記検査対象者の生物学的脳年齢の算出作業を制御し、前記MRI脳画像情報が伝達され、前記脳厚さ測定部40に領域別の脳皮質厚さ算出作業を要請することになる。
前記検査対象者情報入力部30は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力し、このような検査対象者情報入力部30を介して入力されたMRI脳画像の検査対象者に関する識別が可能であり、検査対象者が作成した健康問診表情報を用いて今後発病しうる脳疾患情報に活用することができる。
本発明において、前記基本情報は検査対象者の名前、年齢、性別、BMI、医療保険証番号、学歴情報のうち少なくともいずれか1つ以上を含み、前記健康問診表情報は検査対象者の普段の生活習慣や過去の病名を含む現在の健康状態を確認できる情報をいう。
前記脳厚さ測定部40は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定し、検査対象者の全体平均脳厚さと領域別の脳厚さを算出することができ、算出された全体平均脳厚さと領域別の脳厚さは前記脳年齢算出制御部20に伝達する。
前記脳年齢算出部50は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出し、本発明において、前記脳年齢算出部50は、年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用して検査対象者の脳年齢を算出する。
すなわち、年齢別の正常対照群の被験者を対象にMRIを撮影して、平均脳厚さおよび領域別の脳厚さを算出し、正常対照群の年齢別の脳厚さを算出することができ、本発明の実施形態においては、総被験者2500人の平均脳厚さ値で図2(c)のようなグラフを導き出すことができ、これは図2(a)および図2(b)のように、性別に応じて平均脳厚さ情報を導き出すことができる。
前記脳疾患予測部60は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、前記脳年齢算出部により算出された検査対象者の脳年齢に応じた予測される特定脳疾患情報を提供する。
すなわち、本発明において、図3のように正常対照群の年齢および脳皮質厚さ情報にマッチングして脳年齢を算出し、同一の年齢に脳厚さ数値が低いAという人と脳厚さ数値が高いBという人を比較すると、Aという人は、健康問診表情報から、教育レベルが低く、BMIが高く、高血圧、糖尿があり、お酒や喫煙をよくする人であることが確認され、Bという人は、教育レベルが高く、BMIが適正なレベルであり、高血圧、糖尿がなく、お酒や喫煙をしない人であることが明らかになっており、現在の脳萎縮程度に応じて発病可能な退行性脳疾患情報を提供することができる。
このように前記脳疾患予測部60は、予測された前記特定脳疾患情報に応じて前記検査対象者の健康問診表上での脳厚さの悪化を招く個人別の生活習慣因子を導き出し、特定脳疾患を予防するための生活指針情報を前記算出結果表示部80を介して提供することができる。
前記算出結果表示部80は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、検査対象者の脳年齢算出過程を外部に表示し、本発明の実施形態においては、図4のように、検査対象者の基本情報である名前、性別、年齢、検査日が表示され、脳年齢算出結果と脳疾患予測情報を表示するようにした。
また、検査結果に対して生物学的脳年齢の数値情報をリポートし、生活習慣の考慮のために脳年齢と関連した因子および人々に個人別に可能性のある危険因子および保護因子を提示し、正常範囲から外れる数値を知らせることができる。
すなわち、本発明の実施形態のように、低体重でお酒をよく飲む人に、「貴方の現在の脳年齢は60才であって、貴方の実際年齢の55才より5才多いです。貴方の脳年齢に老化をもたらす可能性が高い危険因子は低体重でお酒をよく飲む習慣です。」という文句で検査対象者が本人の脳年齢算出結果をより容易に理解できるようにした。
前記脳年齢情報部70は、前記脳年齢算出制御部20と連結され、正常対照群の年齢別、性別、学歴別の脳厚さ情報、脳疾患別の脳厚さ侵犯領域情報、前記検査対象者の基本情報、前記検査対象者のMRI脳画像情報、前記検査対象者の健康問診表情報のうち少なくともいずれか1つ以上の情報を格納する。
以上で説明したように、本発明に係る生物学的脳年齢の算出装置は、検査対象者のMRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定し、測定された脳皮質厚さに応じて検査対象者の生物学的脳年齢を数学的指標として算出することによって、健康診断時、検査対象者に正確な脳健康状態を提供できる効果があり、さらには早期脳健康検診に活用して脳疾患の予防を可能にする効果がある。
図5は本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法の全体流れを示す図であり、検査対象者情報入力部30を用いて検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力するステップ(S10)を実行し、本発明の実施形態において、前記ステップS10で入力される基本情報は検査対象者の名前、年齢、性別、BMI、医療保険証番号、学歴情報のうち少なくともいずれか1つ以上を含み、前記健康問診表情報は検査対象者の普段の生活習慣や過去の病名を含む現在の健康状態を確認できる情報である。
本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法において、図面には示していないが、前記脳年齢情報部に正常対照群の年齢別、性別、学歴別の脳厚さ情報と脳疾患別の脳厚さ侵犯領域情報を格納するステップが先行される。
次に、前記画像情報入力部10を用いて、検査対象者のMRI脳画像を入力するステップ(S20)を実行し、前記脳厚さ測定部40を用いて、前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定するステップ(S30)を実行し、前記脳年齢算出部50を用いて、測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出するステップ(S40)を実行する。
本発明において、前記ステップS40は、年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用して検査対象者の脳年齢を算出する。
次に、前記脳疾患予測部60を介して前記ステップS40で算出された脳年齢と前記ステップS10で入力された検査対象者の基本情報と健康問診表情報を通じて、今後発病しうる退行性脳疾患情報が存在するか否かを判断するステップ(S50)を実行し、前記ステップS50で退行性脳疾患情報が存在する場合、予測された脳疾患情報を提供するステップ(S60)を実行する。
前記ステップS60は、図6に示すように、予測される特定脳疾患情報を導き出し(S61)、予測された前記特定脳疾患情報に応じて前記検査対象者の健康問診表上での脳厚さの悪化を招く個人別の生活習慣因子を導き出すステップ(S63)、および特定脳疾患を予防するための生活指針情報を提供するステップ(S65)を実行する。
次に、算出結果表示部80に検査対象者の算出された脳年齢と予測される特定脳疾患情報を表示するステップ(S70)を実行し、前記脳年齢情報部70に算出された脳年齢と予測される特定脳疾患情報を格納するステップ(S80)を実行する。
以上で説明したように、本発明に係る生物学的脳年齢の算出方法を適用すれば、検査対象者の基本情報、健康問診表情報、MRI脳画像の入力を受け、領域別の脳皮質厚さ情報を測定することによって検査対象者の生物学的脳年齢を算出して提供することができ、健康診断時、退行性脳疾患の予測および診断情報を提供できる効果がある。
以上、本発明の実施形態をもって説明したが、本発明の技術的思想が前記実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想を逸脱しない範疇で様々な生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法に実現されることができる。

Claims (6)

  1. 検査対象者のMRI脳画像を入力する画像情報入力部、
    前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定する脳厚さ測定部、
    測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出する脳年齢算出部、
    正常対照群の年齢別の脳厚さ情報、脳疾患別の脳皮質が侵された領域の情報、前記検査対象者の基本情報、前記検査対象者のMRI脳画像情報、前記検査対象者の健康問診表情報のうち少なくともいずれか1つ以上の情報を格納する脳年齢情報部、
    検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力する検査対象者情報入力部、および
    前記脳年齢算出部により算出された検査対象者の脳年齢に応じた予測される特定脳疾患情報を提供する脳疾患予測部を含み、
    前記脳疾患予測部は、
    予測された前記特定脳疾患情報に応じて前記検査対象者の健康問診表上での脳厚さの悪化を招く個人別の生活習慣因子を導き出し、特定脳疾患を予防するための生活指針情報を提供すること、
    を特徴とする生物学的脳年齢の算出装置。
  2. 前記脳年齢算出部は、
    年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用して検査対象者の脳年齢を算出することを特徴とする、請求項1に記載の生物学的脳年齢の算出装置。
  3. 検査対象者の脳年齢算出結果を外部に表示する算出結果表示部をさらに含むことを特徴とする、請求項1に記載の生物学的脳年齢の算出装置。
  4. (a)生物学的脳年齢の算出装置の検査対象者情報入力部、検査対象者の基本情報および健康問診表情報を入力するステップ、
    (b)生物学的脳年齢の前記算出装置の画像情報入力部、検査対象者のMRI脳画像を入力するステップ、
    (c)生物学的脳年齢の前記算出装置の脳厚さ測定部、前記MRI脳画像で領域別の脳皮質厚さを測定するステップ、
    (d)生物学的脳年齢の前記算出装置の脳年齢算出部、測定された前記脳皮質厚さを年齢別の脳厚さ正常範囲にマッチングして、前記検査対象者の生物学的脳年齢を算出するステップ、および
    (e)生物学的脳年齢の前記算出装置の脳疾患予測部、前記(d)ステップで算出された検査対象者の脳年齢に応じた予測される特定脳疾患情報を提供するステップ、
    を含み、
    前記(e)ステップは、
    (e−1)前記脳疾患予測部が、予測された前記特定脳疾患情報に応じて前記検査対象者の健康問診表上での脳厚さの悪化を招く個人別の生活習慣因子を導き出すステップ、および
    (e−2)前記脳疾患予測部が、特定脳疾患を予防するための生活指針情報を提供するステップをさらに含み、
    前記(a)ステップ前に、
    (g)生物学的脳年齢の前記算出装置の脳年齢情報部、正常対照群の年齢別、性別、学歴別の脳厚さ情報と脳疾患別の脳皮質が侵された領域の情報を格納するステップをさらに含むことを特徴とする、生物学的脳年齢の算出装置の作動方法
  5. 前記(d)ステップは、
    前記脳年齢算出部が、年齢と脳皮質厚さに応じた脳萎縮程度を推定統計学的方法で適用した回帰式に検査対象者の脳皮質厚さを適用して検査対象者の脳年齢を算出するステップであることを特徴とする、請求項4に記載の生物学的脳年齢の算出装置の作動方法
  6. 前記(e)ステップ後に、
    (f)生物学的脳年齢の前記算出装置の算出結果表示部が、検査対象者の算出された脳年齢と予測される特定脳疾患情報を表示するステップ、および
    )前記脳年齢情報部が、算出された脳年齢と予測される特定脳疾患情報を格納するステップをさらに含むことを特徴とする、請求項4に記載の生物学的脳年齢の算出装置の作動方法
JP2016570992A 2014-06-03 2015-06-03 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法 Active JP6501801B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2014-0067742 2014-06-03
KR1020140067742A KR101620302B1 (ko) 2014-06-03 2014-06-03 생물학적 뇌연령 산출 장치 및 그 산출 방법
PCT/KR2015/005564 WO2015186963A1 (ko) 2014-06-03 2015-06-03 생물학적 뇌연령 산출 장치 및 그 산출 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2017522927A JP2017522927A (ja) 2017-08-17
JP6501801B2 true JP6501801B2 (ja) 2019-04-17

Family

ID=54766985

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016570992A Active JP6501801B2 (ja) 2014-06-03 2015-06-03 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10548507B2 (ja)
EP (1) EP3153100A4 (ja)
JP (1) JP6501801B2 (ja)
KR (1) KR101620302B1 (ja)
WO (1) WO2015186963A1 (ja)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7036374B2 (ja) * 2017-10-13 2022-03-15 株式会社Splink 保険料算定システム及び保険料算定方法
KR102225775B1 (ko) * 2018-11-27 2021-03-09 가톨릭대학교 산학협력단 의료 영상으로부터 뇌혈관 나이를 추정하는 방법 및 시스템
CN109497951A (zh) * 2018-12-21 2019-03-22 中国科学院自动化研究所 基于脑影像的脑结构和功能特征展示系统
EP3882850A1 (en) * 2020-03-20 2021-09-22 Siemens Healthcare GmbH Method and system for measuring a maturation stage using mri
CN111863247B (zh) * 2020-08-03 2022-04-15 北京航空航天大学 基于结构磁共振影像的大脑年龄级联精炼预测方法及系统
JP7479317B2 (ja) * 2021-03-16 2024-05-08 Kddi株式会社 情報処理装置、方法及びプログラム
JP7723922B2 (ja) * 2021-03-24 2025-08-15 国立研究開発法人理化学研究所 レントゲン年齢推定学習装置、レントゲン年齢推定装置、画像年齢推定学習装置、画像年齢推定装置、レントゲン撮影システム、評価装置、レントゲン年齢推定学習方法、レントゲン年齢推定方法及びプログラム
CN113545751A (zh) * 2021-07-20 2021-10-26 遵义医科大学附属医院 基于机器学习的Rolandic癫痫儿童的脑龄评估方法
KR102607398B1 (ko) * 2022-01-19 2023-11-29 이화여자대학교 산학협력단 뇌연령에 기초한 연령 관련 인지 저하 모니터링 방법 및 장치
WO2023190880A1 (ja) * 2022-03-31 2023-10-05 株式会社エム 脳画像データ解析装置、脳画像データ解析方法および脳画像データ解析プログラム
AU2023257288A1 (en) 2022-04-22 2024-08-22 NeuroGeneces Inc. Sensing system with features for determining physiological metrics of a subject and for predicting electrophysiological events of a subject
KR102654738B1 (ko) 2022-05-30 2024-04-04 전북대학교병원 자기공명영상을 이용한 뇌 연령 측정 시스템 및 방법
CN115736946B (zh) * 2022-10-08 2024-09-10 浙江柔灵科技有限公司 一种基于脑电信号的脑龄计算方法
WO2024150721A1 (ja) * 2023-01-13 2024-07-18 国立大学法人滋賀医科大学 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
WO2025070723A1 (ja) * 2023-09-29 2025-04-03 株式会社エム 脳画像解析装置、脳画像解析システムおよび脳画像解析プログラム

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6269339B1 (en) * 1997-04-04 2001-07-31 Real Age, Inc. System and method for developing and selecting a customized wellness plan
JP2002209867A (ja) * 2001-01-10 2002-07-30 Sogen Boku 脳の磁気共鳴映像から白質と灰白質および脳脊髄液を分離し体積を算出する方法
JP2003132143A (ja) * 2001-10-23 2003-05-09 Jeol Ltd 臨床検査システム
KR100900258B1 (ko) * 2006-08-09 2009-05-29 재단법인서울대학교산학협력재단 사람 지능측정을 위한 신경생물학적 방법
JP5243865B2 (ja) 2008-07-07 2013-07-24 浜松ホトニクス株式会社 脳疾患診断システム
JP4872093B2 (ja) 2009-04-09 2012-02-08 学校法人近畿大学 骨年齢推定装置、骨年齢推定方法および骨年齢推定プログラム
US20110129129A1 (en) 2009-11-30 2011-06-02 General Electric Company System and method for integrated quantifiable detection, diagnosis and monitoring of disease using population related data for determining a disease signature
KR101086854B1 (ko) * 2010-03-30 2011-11-24 주식회사 바이오닉스 3차원 가이드 구조를 포함하는 뇌혈류 측정 시스템 및 이를 이용한 측정방법
KR101203047B1 (ko) 2010-11-26 2012-11-21 동국대학교 산학협력단 뇌 자기공명영상 기반의 정량 분석 시스템
HK1160580A2 (zh) * 2011-05-16 2012-07-20 Global Advanced Vision Limited 用於确定大脑的状况的系统和方法
KR20140063809A (ko) * 2011-09-13 2014-05-27 아쿠이타스 메디컬 리미티드 알츠하이머병 및 관련 병리의 평가를 위한 자기공명 기반 방법
US20130217976A1 (en) * 2012-02-22 2013-08-22 B. Todd Heniford Method for Predicting Quality of Life After Medical and Surgical Treatment
GB2491027A (en) * 2012-05-16 2012-11-21 Global Advanced Vision Ltd A method and system for determining a condition of a brain
JP5641629B1 (ja) * 2013-10-31 2014-12-17 株式会社アラヤ・ブレイン・イメージング 個人特性予測システム、個人特性予測方法及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3153100A4 (en) 2018-02-07
WO2015186963A1 (ko) 2015-12-10
JP2017522927A (ja) 2017-08-17
KR101620302B1 (ko) 2016-05-18
US20170095180A1 (en) 2017-04-06
US10548507B2 (en) 2020-02-04
EP3153100A1 (en) 2017-04-12
KR20150139307A (ko) 2015-12-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6501801B2 (ja) 生物学的脳年齢の算出装置およびその算出方法
Elliott et al. Disparities in the pace of biological aging among midlife adults of the same chronological age have implications for future frailty risk and policy
Doody et al. A method for estimating progression rates in Alzheimer disease
Belaldavar et al. Assessment of frontal sinus dimensions to determine sexual dimorphism among Indian adults
Starkstein Anosognosia in Alzheimer's disease: diagnosis, frequency, mechanism and clinical correlates
Tosto et al. Predicting aggressive decline in mild cognitive impairment: the importance of white matter hyperintensities
Smith-Forbes et al. Specificity of the minimal clinically important difference of the quick Disabilities of the Arm Shoulder and Hand (QDASH) for distal upper extremity conditions
Ridha et al. Application of automated medial temporal lobe atrophy scale to Alzheimer disease
Romero et al. Multiple sclerosis, cannabis, and cognition: A structural MRI study
Kellett et al. Derivation and validation of a score based on Hypotension, Oxygen saturation, low Temperature, ECG changes and Loss of independence (HOTEL) that predicts early mortality between 15 min and 24 h after admission to an acute medical unit
Li et al. Admission Glasgow Coma Scale score as a predictor of outcome in patients without traumatic brain injury
Kootar et al. Validation of the CogDrisk instrument as predictive of dementia in four general community-dwelling populations
Antonio et al. Factors associated with changes in retinal microcirculation after antihypertensive treatment
Orlando et al. Isolated subdural hematomas in mild traumatic brain injury. Part 2: a preliminary clinical decision support tool for neurosurgical intervention
Verdecchia et al. Correlation between timed up and go, usual gait speed and dizziness handicap inventory in elderly with vestibular disorders: a retrospective and analytical study
Duff et al. Correcting for demographic variables on the modified telephone interview for cognitive status
Nolte et al. Vibration threshold in non-diabetic subjects
US7097617B1 (en) Method for diagnosis of pain relief probability through medical treatment
Lacey et al. Risk factors for psychological distress in community-treated epilepsy
Bogdanović et al. Evaluation of coding ill-defined and unknown causes of death in the Republic of Serbia
Ross et al. Back to the future: estimating pre-injury brain volume in patients with traumatic brain injury
Breslavets et al. Quantification of randomness (Entropy) as a clinical tool to assess the severity of skin disease
Asaoka et al. Five-year forecasts of the Visual Field Index (VFI) with binocular and monocular visual fields
Ding et al. Association of retinal arteriolar dilatation with lower verbal memory: the Edinburgh Type 2 Diabetes Study
JP7698898B2 (ja) 疾患診断結果判定装置、疾患診断結果判定方法、及びプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20161226

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20171205

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20171130

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20180302

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180501

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20181016

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190109

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190226

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190319

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6501801

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250