| 研究課題/領域番号 |
18K07749
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 三重大学 |
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研究代表者 |
佐久間 肇 三重大学, 医学系研究科, 教授 (60205797)
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| 研究分担者 |
石田 正樹 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (10456741)
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 冠動脈疾患 / 冠動脈MRA / 人工知能 / 畳み込みニューラルネットワーク / 冠動脈造影検査 / 冠動脈血流予備量比 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、正常ボランティアにて、冠動脈MRA撮影の高速化技術の最適化を行い、冠動脈MRAの高画質化を畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使った画像処理技術にて達成した。 また、侵襲的冠動脈造影（ICA）による冠動脈狭窄度を冠動脈MRA画像から診断するような人工知能による画像処理技術の開発について検討した。 予備試験では、高い診断能が示されたが最適化の余地があり検討を継続する予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、冠動脈MRAの撮影高速化および高画質化が達成されたが、これは、非侵襲的冠動脈MRA検査の質の向上に寄与し、診断能向上に貢献できることが期待される。また、侵襲的冠動脈造影検査(ICA)で計測される冠動脈狭窄度を、放射線被曝や負荷薬剤投与を必要としない冠動脈MRA画像データから画像処理技術を用い非侵襲的に予測するアルゴリズムの最適化を検討したが、高い診断能を得るまでもう一歩のところまで到達しており、開発が完了すれば医療への波及効果は非常に高いと考えられる。
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