研究課題/領域番号 |
22K18217
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分90130:医用システム関連
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研究機関 | 帝京大学 |
研究代表者 |
高田 剛志 帝京大学, 先端総合研究機構, 助教 (00908858)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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キーワード | REBOA / 複合現実(Mixed Reality) / 深層学習 / 救急医療 / セグメンテーション |
研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、深層学習および複合現実の技術を用いて大動脈内バルーン遮断(REBOA)支援システムを開発することである。救命救急におけるカテーテル手技であるREBOAは、X線透視装置等がない非透視下の状況でも行われることがあるが、非透視下では大動脈から重要臓器へ分岐する分枝位置を正確に把握する術がなく、意図せず重要臓器が虚血に陥るリスクと隣り合わせである。 そこで、本研究では、非透視下における安全なREBOAの実現を支援するため、大動脈区分を判別する深層学習モデルの開発、および、判別した大動脈区分を直感的に可視化する複合現実システムの開発を行う。
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