研究課題/領域番号 |
23K07059
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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研究機関 | 滋賀医科大学 |
研究代表者 |
井藤 隆太 滋賀医科大学, 医学部, 医員 (80263052)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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キーワード | AI 人工知能 / 磁気共鳴 (MR) 画像構成法 / DL 深層学習 |
研究開始時の研究の概要 |
近年、AI (artificial intelligence) 技術の医療分野への浸透は著しく、臨床用MR (magnetic resonance) 装置でもMR信号収集データから画像を構成する過程において、深層学習(DL)手法を用いて画質改善をはかっている。しかし、臨床適用から日が浅く、画像のもつ真の情報に予期せぬ修飾が加っていないかについて、網羅的、系統的に十分な検討がなされているとはいいがたい。この研究では、「DL構成画像と従来型構成画像の間に有意な差はないか。差異が認められた場合、それらは臨床判断の結果にどのような影響を及ぼすか」について明らかにする。
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