| Project/Area Number |
19K21545
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| Project/Area Number (Other) |
18H06480 (2018)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2019)
Single-year Grants (2018) |
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| Review Section |
1002:Human informatics, applied informatics and related fields
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
Miyauchi Shoko 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
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| Project Period (FY) |
2018-08-24 – 2020-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2019)
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| Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 多元心臓統計的形状モデル / 心臓MRI / 3次元メッシュモデル / 3次元モデル写像 / 動的心臓モデル / ボリュームモデル写像 |
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| Outline of Research at the Start |
人体臓器形状の個体差を，形状の平均や分散を用いて定量化することで，個体差を考慮したコンピュータ支援治療・診断システムの構築が可能となる．動きのない臓器(例：骨)に対する定量的記述法として，統計的形状モデル(Statistical Shape Model: SSM)が既に確立されている．一方，動きのある臓器(例：心臓)における，臓器自身の変形まで考慮した記述法はこれまでない．そこで，申請者は，心臓を対象として，臓器形状の個体間差のみでなく，臓器の動きまで考慮した新しい定量的記述法，多元心臓SSMの構築を行う．これにより，患者固有の心臓変形情報が得られ，治療・診断システムの精度向上が期待できる．
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| Outline of Final Research Achievements |
Statistical Shape Model (SSM) of a target organ quantitatively describes individual differences of the organ shapes using their average and variance. By deforming the SSM to fit an organ shape of a patient, the organ shape enables to be represented by a small number of parameters. Although conventional SSM constructions have focused on only motionless organs such as bones, there are few SSMs for a heart that describe the deformation of the heart. Therefore, we constructed a multi-dimensional SSM for the heart that considers not only shape differences among individuals but also sequential deformation within the cardiac cycle.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
構築した多元心臓SSMを各患者の臓器形状に合わせて変形することで，患者固有の心臓形状を，少数のパラメータで定量的に表現できる．得られたパラメータを用いることで，患者の臓器形状に適した治療・診断システムの構築が可能となり，心疾患に対する治療・診断精度を飛躍的に向上できる可能性がある．
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