研究課題/領域番号 |
23K07131
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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 | 千葉大学 |
研究代表者 |
滝嶋 葉月 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (10568661)
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研究分担者 |
横田 元 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (20649280)
森 康久仁 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (40361414)
根本 未歩 (渡辺未歩) 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (50568665)
恒田 雅人 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任講師 (60800753)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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キーワード | 高磁場MRリニアック / 回帰ニューラルネットワーク / 機械学習 / 予後予測バイオマーカー |
研究開始時の研究の概要 |
組織コントラストに優れる高磁場MRIと放射線治療装置を一体化した高精度放射線治療装置(MRリニアック)が開発された。MRリニアックでは、腫瘍をリアルタイムに見ながら治療を行うことが可能である。放射線治療によるMRI画像の変化は、治療効果判定や予後予測に有用と期待されている。MRリニアックでは照射毎にMRI画像取得ができ、放射線照射中や治療毎に刻々と変化する連続的なMRI画像が獲得可能である。時系列データ解析を特徴とする回帰ニューラルネットワークを用いて、治療による変化に対する画像特徴量を取得する。MR画像上の超早期の微細な変化を捉えることで、高精度な治療効果や予後予測モデルの構築を目的とする。
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