Project/Area Number |
23K09759
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 58040:Forensics medicine-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
槇野 陽介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (50725017)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩瀬 博太郎 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30272420)
川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338)
矢島 大介 国際医療福祉大学, 医学部, 教授 (60451754)
吉田 真衣子 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任助教 (70317139)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2024: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
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Keywords | 死後CT / 死亡時画像診断 / 人工知能 / ディープラーニング / 死因究明 |
Outline of Research at the Start |
本研究では「人工知能(AI: Artificial Intelligence)を死後CTに利用することで、死因究明における死後画像診断の限界が乗り越えられるのか」という問いをたて、 全身死後CT画像情報データベースに対して深層学習を適用し、死後CTに含まれる特徴を抽出する。抽出した特徴を用いて、検証データにおいて死因推定精度を評価するとともに、AIが死因推定において重要視している特徴量を分析する。このようにして、死後CT読影を支援するだけでなく、死後CT読影の熟練者が持っている「暗黙知」を拾い上げ、死後CTの死因診断精度向上につながる知識を定量化し、共有することが目標である。
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