| 研究課題/領域番号 |
18K12112
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 順天堂大学 (2022-2023)
国際医療福祉大学 (2018-2021) |
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研究代表者 |
佐藤 正一 順天堂大学, 医療科学部, 教授 (90803255)
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| 研究分担者 |
市原 清志 山口大学, 大学院医学系研究科, 学術研究員(寄附金) (10144495)
山下 哲平 東海大学, 医学部, 助教 (50617420)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023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: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | クロマトグラフィー / フローサイトメトリー法 / クラスター解析 / 正規分布 / シミュレーションプログラム / 分離分析 / AI・ビッグデータ時代 / Box-Cox変換 / パラメトリック処理 / 基準範囲設定 / 画像解析 / ノイズ / 方法間比較 / 画像分類 / フィッティング関数 / スキャッタグラム / 高圧液体クロマトグラム / 重なりのあるクロマトグラム / クラスター分析 / 自己分配方式 / 画像処理方式 / 反復切断補正法 / フローサイトメトリー |
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| 研究成果の概要 |
分離分析技術において、複数成分が重なり合うデータの分離問題を解決するために、新しいクラスター分析法を開発した。この技術は特に、白血球の分類での細胞成分間の重なりや異常細胞の出現、ノイズの混入といった問題を克服するために有効である。具体的には、画像処理を用いて細胞の種類とその分布を正確に推定し、新たに考案した自己分配方式によって、複数成分の重なりを多重正規分布理論や反復切断補正法を用いて数理的に分離することによりクリアな分析結果を得ることが可能である。この技術をさらに発展させ、各種の混合分布の分離に適用可能なアルゴリズムへと改良を進め、各種の学会において報告を行った。
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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、分離分析技術で問題となる成分の重なりを解決する手法として、画像処理、自己分配方式、反復切断補正法を組み合わせた新しいクラスター分析法を開発した。特に、白血球分類において、細胞成分の正確な分離とノイズ除去を行うことが可能になり、複雑な臨床データに対応する分析精度が向上することを確認した。この技術は、臨床検査の精度向上に寄与し、様々な分離分析場面に対応できるため、医療現場での診断の信頼性を高める社会的意義があると考えられる。
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