| 研究課題/領域番号 |
19K17188
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 国立研究開発法人国立循環器病研究センター |
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研究代表者 |
太田 靖利 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 病院, 医長 (90388570)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | MRI / 心臓 / 高分解能 / ディープラーニング / スマートフォン / 心筋症 / 遅延造影 / 画像診断 / 心筋 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、近年研究が盛んなディープラーニングの技術のうち、入力画像からスタイル変換させ、画像
出力を行うconditional adversarial networks等の手法を用い、心臓MR遅延造影画像とその剖検マ
クロ病理画像を用いて学習を行い、心臓MR遅延造影画像から病理類似画像を作成する方法を構
築する。
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| 研究成果の概要 |
1）病理画像様の心筋遅延造影画像作成データセットを作成するために、通常の心筋遅延造影よりも高分解能撮像が可能な撮像法を開発し、ファントムにて高分解能化が達成されていることを確認し、臨床においても高分解能撮像し、解像度の向上が達成されていることを確認した。2）心筋遅延造影撮像のために正確な反転時間決定を必要とし、ディープラーニングを用いて正確な反転時間に補正するプログラムを作成し、スマートフォンに移植、モニタ上に表示される画像を用いて臨床応用可能な精度での補正が可能である事を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究において、心臓MRI撮像になれていない操作者でも正しく心臓MRI撮像が可能で、心筋病変観察もより高分解能にできる。この画像を蓄積した上で、病理画像と対比、更に心筋病理画像類似画像が作成できれば疾患の非侵襲的診断精度の向上が期待出来る。
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