＜概要＞

統合失調症では脳MRIで体積の変化が報告されていますが、実際には病院ごとにMRI装置や撮像条件が違うため、単純比較が難しい（いわゆる“装置差/バッチ効果”）という問題があります。臨床で使える指標にするには、ここを越える必要があります。

私たちは以前、統計モデル（GLM）を使って装置差を補正する方法を提案しました。健常者データから「年齢・性別・頭の大きさ（TIV）」の影響を考慮したモデルを作り、測定値がモデル予測からどれだけズレるか（残差 ε）を指標として用います。

今回の研究では、この方法を現場で実装するために、各装置で健常者が何人必要かを大規模データで検証しました。15台のMRI、統合失調症1179名・健常者2381名を解析した結果、各装置あたり健常者20名が一つの目安になることが分かりました。性能（AUC）は0.66〜0.83（全体で0.74）で、代表的な補正法（ComBat）や機械学習（ランダムフォレスト）と同程度でした。

装置が違っても使える条件（健常者20名）が見えてきたことで、多施設MRIをより実用的な臨床指標へ近づけられそうです。