| Project/Area Number |
25K02602
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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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 | Kyoto University |
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Principal Investigator |
片岡 正子 京都大学, 医学研究科, 特定教授 (10611577)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
本田 茉也 株式会社関西メディカルネット(関西電力医学研究所), 外科(神経内分泌腫瘍・乳癌)研究部, 上級特別研究員 (40957057)
飯間 麻美 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (60748797)
佐竹 弘子 名古屋大学, 医学部附属病院, 准教授 (00324426)
久保田 一徳 獨協医科大学, 医学部, 教授 (40625480)
藤岡 友之 獨協医科大学, 医学部, 准教授 (60771631)
山口 健 佐賀大学, 医学部附属病院, 講師 (10448459)
森 菜緒子 秋田大学, 医学系研究科, 教授 (90535064)
後藤 眞理子 京都府立医科大学, 医学(系)研究科(研究院), 特任准教授 (20605042)
川口 展子 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (60771540)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000)
Fiscal Year 2027: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
Fiscal Year 2026: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
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| Keywords | MRI / Breast / Ultrafast MRI / DWI / Artificial intelligence |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、乳癌の高精度画像診断を実現する乳房MRIにおいて、撮像時間の長さや診断精度低下等の課題を解決するため、Ultrafast MRI（UF-MRI）と高分解能拡散強調画像（HR-DWI）を組み合わせたAI支援型次世代短縮乳房MRI診断法を開発・検証するものである。多施設の専門家の参画を得て、撮像法の標準化・効率化、読影法の検討とこれを基にした読影補助AIソフトウェアで質の高い読影の普及を目指す。撮像時間を半減しつつ診断精度を向上させ、全国8施設8000例を対象に、短縮乳房MRI診断法の若年女性や乳癌ハイリスク群での有用性を評価し、乳癌早期発見と死亡率低下に有用な画像診断法の普及を目指す。
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