| Project/Area Number |
24K10834
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 52040:Radiological sciences-related
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
海野 真記 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (30649059)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
前田 正幸 三重大学, 医学部, 寄附講座教授 (70219278)
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
當麻 直樹 三重大学, 医学系研究科, 准教授 (80362341)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
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| Keywords | MRI / CT-like MRI / 頸動脈プラーク / deep learning |
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| Outline of Research at the Start |
最初に３次元CT-like血管壁MRIは、3D-gradient echo (GRE)シークエンスを用い、短いecho time (TE)から同一エコー間隔で複数回にわたり取得した信号を加算処理後に白黒反転させるmulti-TEを使い開発する。次に３次元CT-like血管壁MRI画像から石灰化を高精度で自動的に抽出する方法を開発する。３次元CT-like血管壁MRI画像による石灰化の抽出と定量化を自動的に行い、本研究での深層学習モデルを確立する。頸動脈プラーク内石灰化のゴールドスタンダードは頸動脈CTAであり、３次元CT-like血管壁MRI画像での石灰化描出能評価には、CTAとの比較を行う。
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