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Development of the prediction system of the respiratory function in congenital diaphragmatic hernia by using dynamic chest radiology and artificial intelligenceI

Research Project

Project/Area Number 24K11785
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 55010:General surgery and pediatric surgery-related
Research InstitutionKyushu University

Principal Investigator

永田 公二  九州大学, 大学病院, 講師 (20419568)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山崎 誘三  九州大学, 大学病院, 助教 (00643347)
近藤 琢也  九州大学, 医学研究院, 助教 (00644725)
福田 篤久  九州大学, 大学病院, 助教 (20709795)
田尻 達郎  九州大学, 医学研究院, 教授 (80304806)
鷺山 幸二  九州大学, 大学病院, 助教 (20755243)
Project Period (FY) 2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Keywords先天性横隔膜ヘルニア / 呼吸機能 / 長期予後 / 動態撮影 / 人工知能
Outline of Research at the Start

CDHは重症度によって予後が層別化されているため、重症度に応じた呼吸機能の増悪があるものと予想される。呼吸機能検査データとDCRデータ(視覚機能データ)を統合し、重症度を予測する。DCRデータでは、関心領域(ROI)を評価し、健側肺と患側肺の左右差を計測する。換気血流シンチデータ、呼吸機能検査データ、胸郭変動データ、横隔膜挙動データを統合し、教師データを作成する。これらのデータを統合し、ディープラーニングが導入されたWorkstationをプログラミングに教師データとして学習させ、全自動での長期呼吸機能を予測するシステムを構築する。

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2024-06-24  

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