Development of an AI-based automatic traumatic bleeding regions detection system
| Project/Area Number |
19K20661
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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 90110:Biomedical engineering-related
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| Research Institution | University of Toyama (2020-2021)
Chiba University (2019) |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 画像処理 / 医工学 / 医用画像処理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，実際のCT画像を基に『見た目は良く似ているがデータとしては異なる画像』を新たに生成することで，救急医療の現場における外傷性出血部位のように，個人差が非常に激しい部位の場合でも，ロバストに検出可能となる診断アルゴリズムと診断支援システムの作製を目的とする．また医師よりも正確かつ高速に，損傷部位及び活動性出血部位を検出し，治療戦略を提案することで患者の予後を改善させることを目的とする．
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| Outline of Final Research Achievements |
We developed a system that automatically detects "traumatic bleeding regions" in CT images by using image processing techniques in order to support diagnosis in emergency medical care. The purpose of our system is to support physicians in making prompt treatment decisions in emergency situations, and to prevent the loss of healing opportunities.
In this study, we proposed an algorithm to automatically detect bleeding regions in CT images by using two different approaches based on image processing techniques.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
外傷による死亡は，10万人あたりおよそ30人の割合で発生している．実際に死亡した外傷患者の内，修正予測外死亡数（防ぎ得た可能性の高い外傷死亡者数）は40%に迫る数値である．提案手法によって，救急医による造影CTを用いた読影診断を支援することにより，出血の見落としや読影時間を低減させ，外傷患者の処置に専念する時間を増やすことが可能となる．
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Report
(4 results)
Research Products
(7 results)
