| Project/Area Number |
19K17188
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
Ohta Yasutoshi 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (90388570)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
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| Keywords | MRI / 心臓 / 高分解能 / ディープラーニング / スマートフォン / 心筋症 / 遅延造影 / 画像診断 / 心筋 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、近年研究が盛んなディープラーニングの技術のうち、入力画像からスタイル変換させ、画像
出力を行うconditional adversarial networks等の手法を用い、心臓MR遅延造影画像とその剖検マ
クロ病理画像を用いて学習を行い、心臓MR遅延造影画像から病理類似画像を作成する方法を構
築する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed an imaging technique capable of higher-resolution cardiac delayed enhancement imaging to create a dataset resembling pathological images. We confirmed the achievement of high-resolution imaging in phantoms and validated improved resolution in clinical settings.
For accurate determination of inversion time in cardiac delayed enhancement imaging, we created a program using deep learning to correct for precise inversion time. We successfully implemented this program on a smartphone, confirming its clinical applicability for accurate correction using images displayed on a monitor.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究において、心臓MRI撮像になれていない操作者でも正しく心臓MRI撮像が可能で、心筋病変観察もより高分解能にできる。この画像を蓄積した上で、病理画像と対比、更に心筋病理画像類似画像が作成できれば疾患の非侵襲的診断精度の向上が期待出来る。
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