| 研究課題/領域番号 |
21K18081
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 島根大学 |
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研究代表者 |
H Noothalapati 島根大学, 学術研究院農生命科学系, 助教 (30748025)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | Raman Spectroscopy / Single cell analysis / Disease diagnostics / Molecular imaging / Artificial Intelligence / Machine learning / Explainable AI / Raman spectroscopy / Urinalysis / Urine sediment analysis / Artificial intelligence / disease diagnosis / machine learning / MCR-ALS / multivariate analysis |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Urine sediment microscopy is vital in accurate diagnosis of kidney and urinary tract diseases. It is not universally adopted because it is time-consuming, expensive and requires specially trained personnel. Automation can solve the problem. But current efforts rely only on morphological changes which fail to identify many components. Raman spectroscopy relies on molecular information and has demonstrated excellent classification of various biomaterials. In this research, I propose to elucidate the potential of artificial intelligence assisted Raman microscopic examination of urine sediment.
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| 研究成果の概要 |
尿は 3,000 以上の多様な代謝物を含む体液です。尿の正確な組成を決定することや，その収集と保管は困難であり，費用がかかります。本研究課題では，いくつかの製剤を調査し，尿分析の開発における人工尿の適合性をAI を活用したラマン分光法を用いて検討しました。ラマンスペクトルは，液体または空気乾燥条件下でポータブルラマン分光計とラマン顕微分光計の両方を使用して測定されました。いくつかの実験パラメータを最適化することにより，標準的なヒト尿とよく一致する人工尿スペクトルを実現しました。この AU 製剤をラマン分光法ベースの尿分析の開発中にヒトの尿の代わりに使用して成功させることができると信じています。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Human urine flows through kidneys, ureters, bladder, urethra etc. and it accurately reflects change in all the organs. Separate screening tests are done for each disease. Proposed urinalysis by Raman microscopy helps to screen multiple conditions in one step, reduce cost/time and contribute to SDG3
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