| Project/Area Number |
24K22377
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 90:Biomedical engineering and related fields
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
内田 広夫 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (40275699)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
城田 千代栄 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20378194)
牧田 智 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (20718415)
田井中 貴久 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (30378195)
小田 昌宏 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)
天野 日出 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (40883616)
鈴木 耕次郎 愛知医科大学, 医学部, 教授 (60378148)
檜 顕成 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (90383257)
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| Project Period (FY) |
2024-06-28 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | AI画像診断 / 腸閉塞 / CT / 腸管穿孔 / 腸管壊死 |
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| Outline of Research at the Start |
今回の研究では、CT画像からの腸管アノテーションを10000枚以上行い、より高精度に腸管の走行を認識し、腸閉塞の診断を正確に行うAI画像診断システムを作成する。腸閉塞を対象疾患としたCT読影試験を行い、このシステムを使用した医師が有意に早く正確に腸閉塞の部位を同定できることを明らかにする。次に腸管壊死・腸管穿孔のCT画像を10000枚以上アノテーションして、「正常腸管」を認識するシステムと紐づけ、腸管壊死が「正常腸管と異なる」、腸管穿孔によるfree airが「正常腸管“外”の所見」であることを明らかにすることで、腸管壊死および腸管穿孔をAI画像診断するシステムを完成させる。
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