Project/Area Number |
23K21424
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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Research Institution | Kanazawa University |
Principal Investigator |
田中 利恵 金沢大学, AIホスピタル・マクロシグナルダイナミクス研究開発センター(保), 准教授 (40361985)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 大 金沢大学, 附属病院, 講師 (00645129)
松本 勲 金沢大学, 医学系, 教授 (80361989)
大倉 徳幸 金沢大学, 附属病院, 助教 (80397215)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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Keywords | 肺機能診断 / 深層学習 / 胸部X線動画像 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、放射線科領域で得られる画像情報を主軸にした(すなわち画像ベースの)肺機能診断法の確立を目指す。そのために、胸部画像に潜在する肺機能情報の探索と利活用に挑む。具体的には、胸部X線動画像とCT画像を対象に、深層学習を用いて画像特徴を網羅的に抽出し、他の臨床情報と統合的に扱うことで、肺機能推定・異常検出・予後予測モデルの構築と評価を行う。本研究の成果として、画像検査(すなわち非経口)での肺機能評価や予後予測が可能になり、感染症(疑いを含む)患者の肺機能評価の実現や、適切な治療法の選択による重症化の未然防止など、呼吸器診療の質の向上が期待される。
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