研究課題/領域番号 |
23K07087
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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 | 秋田県立大学 |
研究代表者 |
松原 佳亮 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授 (40588430)
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研究分担者 |
渡部 浩司 東北大学, サイクロトロン・ラジオアイソトープセンター, 教授 (40280820)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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キーワード | PET / 深層学習 / シミュレーション |
研究開始時の研究の概要 |
PET(陽電子断層撮影)検査は生体機能を画像で定量できる有用な検査であるが、正確な定量のためには侵襲性の高い動脈採血及び煩雑な代謝物分析を行い、正味の薬剤由来血中放射能時間変化(入力関数)を取得する必要がある。本研究では被検者への負担が限りなく少ないPET検査を実現するために、深層学習により正味の薬剤由来入力関数をPET画像から予測する方法、及びそのためのデータシミュレーション技術を確立する。
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