| 研究課題/領域番号 |
17K17653
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
医用システム
医学物理学・放射線技術学
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
竹永 智美 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (80779786)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 自動検出 / FC-ResNet / Gd-EOB-DTPA / 深層畳み込みニューラルネットワーク / segmentation / 4D-DCNN / CADe / MRI / EOB-MRI |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，肝転移，肝細胞癌の早期発見のため，EOB・プリモビストによる肝造影MR画像 (以下，EOB-MR画像) から肝結節性病変の自動検出を行うソフトウェアを開発し，臨床環境での実用を目指すものである．研究成果は下記3点である．①複数メーカー，複数磁場強度の装置より多様性のあるEOB-MR画像データベース構築 ②EOB-MR画像における自動検出システムの開発 ③自動検出システムの性能向上を目的とした肝臓領域の自動抽出
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
肝転移，肝細胞癌において早期発見，適切な治療が生命予後の改善に重要である。現在、肝転移，肝細胞癌の検査の主流はEOB-MR画像となってきているが，EOB-MR画像を用いた肝結節性病変を自動検出する手法は申請者の知る限り開発されていない．本システムにより，EOB-MRI検査における結節性病変の診断能力が向上し，①より適切な治療法の選択や多発腫瘍の確実かつ完全な切除，②HCCや肝転移の適切な治療による担癌患者の生命予後の改善，③放射線科医による画像診断の精度向上および負担軽減など，さまざまな立場の人々に利益のある結果が得られると期待される．
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