Anomaly detection in functional imaging using deep learning

Research Project

Project/Area Number	24K10905
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 52040:Radiological sciences-related
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	高尾英正東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (10444093)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	異常検知 / MRI / PET / 深層学習
Outline of Research at the Start	本研究では、代謝・機能画像において、形態画像を含めたマルチモダリティー画像を入力として、異常検知の深層学習モデルを構築するにあたり、はじめに、大規模な公開データが入手可能な、脳のPET画像やMRI画像を対象として検討をすすめ、続いて、骨シンチグラフィーや全身のPET画像、脳のSPECT画像等への応用を目標とし、以下の項目を実施する。１）大規模データの取得２）深層学習モデルの構築および評価３）自施設データへの適応・評価４）骨シンチグラフィーや全身PET画像、脳SPECT画像等への応用