PET image analysis by deep learning for diagnosis of Alzheimer's disease
| Project/Area Number |
18F18112
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 外国 |
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| Research Field |
Perceptual information processing
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| Research Institution | Hiroshima University |
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| Host Researcher |
栗田 多喜夫 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (10356941)
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| Foreign Research Fellow |
MUTHUSUBASH KAVITHA 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2018-10-12 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000)
Fiscal Year 2020: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000)
Fiscal Year 2019: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
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| Keywords | 医療画像診断 / 機械学習 / 深層学習 / アルツハイマー病 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，最近のディープラーニング等の機械学習手法を取り入れて，PETの3次元画像を解析し，アルツハイマー病の初期の症状を自動認識する手法等を開発している．アルツハイマー病の初期の症状を自動認識する手法については，昨年度までにある程度の成果が得られたので，本年度は，ディープラーニングをアルツハイマー病以外の画像診断へ応用する方法について検討した．具体的には，3次元単一光子放出コンピュータ断層撮影法およびコンピュータ断層撮影法（3D SPECT/CT )で全身を撮影した画像から分化型甲状腺がんのリンパ節（LN）への転移を診断するためにディープラーニングを利用する手法を開発した．また，これまでの成果をまとめて論文誌等に投稿した．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
