| 研究課題/領域番号 |
22K19662
|
|---|
| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
中区分58:社会医学、看護学およびその関連分野
|
|---|
| 研究機関 | 弘前大学 |
|---|
研究代表者 |
藤岡 美幸 弘前大学, 保健学研究科, 講師 (00374827)
|
|---|
| 研究分担者 |
野坂 大喜 弘前大学, 保健学研究科, 講師 (80302040)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
|
|---|
| キーワード | タイムラプスAI解析 / 細菌分離 / 早期菌種推定 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
細菌検査における菌種同定は菌分離など、臨床検査技師の経験値が大いに影響する。従来の検査法は検体採取から菌種同定までに数日を要し,検査短縮技術の確立が求められる。医療AI解析は従来の診断基準に捕らわれないアルゴリズムでの特徴量抽出に基き,経験を問わず高精度な判断が得られる利点がある。細菌検査では各細菌の発育時の性状を反映させたコロニー形成が菌種同定上の有用情報源となる。そこで本研究は細菌検査の分離培養の時間的及び経験的課題を解決するべく,コロニー形成時のタイムラプス画像のAI解析による早期菌種推定について研究を行い,細菌検査分野における新たな早期菌種推定技術としての医療AI基盤技術を確立する。
|
