| 研究課題/領域番号 |
23K07115
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 埼玉医科大学 |
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研究代表者 |
原 佑樹 埼玉医科大学, 医学部, 助教 (60898849)
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| 研究分担者 |
名川 恵太 埼玉医科大学, 医学部, 非常勤講師 (10966211)
井上 勉 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (30406475)
小澤 栄人 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90255109)
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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 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
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 | 慢性腎臓病 / 深層学習 / 自動セグメンテーション / 腎機能予測 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究ではまず当院過去10年間の両側腎臓MRIの症例を用いて3D自動セグメンテーションシステムの構築を目指す。次にこれらの過去画像群および自動化ツールで得られたsegmentation dataのセットを用いて、texture解析と深層学習を用いたCKD患者の腎機能予測モデルの構築を目指す。さらに深層学習(3D CNN)を用いた腎機能予測モデルの構築も行うことで、腎機能予後評価のさらなる向上を狙う。低侵襲なMRI検査およびtexture解析や機械・深層学習といった手法により、CKDの早期診断やリスク予測ができれば、その予防や症状改善に貢献できる可能性がある。
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