| 研究課題/領域番号 |
21K09751
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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56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 自治医科大学 |
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研究代表者 |
高橋 秀徳 自治医科大学, 医学部, 准教授 (10361479)
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| 研究分担者 |
山崎 俊彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70376599)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 深層学習 / サイトカイン / 説明可能AI / 加齢黄斑変性 / 眼内サイトカイン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
眼底写真および眼内サイトカイン濃度を深層学習して予後と照らし合わせることで、滲出型加齢黄斑変性の病態解明を行う。
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| 研究実績の概要 |
717サンプルにつき、光干渉断層像からのサイトカインプロファイルの予測を、深層学習を用いて行った。サイトカイン濃度は相関を持って予測可能となった。
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