研究課題/領域番号 |
23K07588
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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53020:循環器内科学関連
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研究機関 | 藤田医科大学 |
研究代表者 |
河合 秀樹 藤田医科大学, 医学部, 准教授 (30778361)
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研究分担者 |
寺本 篤司 名城大学, 情報工学部, 教授 (00513780)
皿井 正義 藤田医科大学, 大学病院, 教授 (10298531)
佐藤 嘉洋 藤田医科大学, 医学部, 助教 (70731503)
井澤 英夫 藤田医科大学, 医学部, 教授 (80402569)
外山 宏 藤田医科大学, 医学部, 教授 (90247643)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2023年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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キーワード | 心臓サルコイドーシス / FDG-PET/CT / 深層学習 / 機械学習 / 診断モデル |
研究開始時の研究の概要 |
心臓サルコイドーシスは病理学的組織診断が困難な症例が多いため、画像診断の重要性が非常に高い。FDG-PET/CTはサルコイドーシスによる炎症病巣を高感度に描出するため、本症の診断に非常に有用であり近年急速に普及してきたが、心筋炎等の他疾患や生理的集積との鑑別が困難であることが少なくない。本研究では画像を相互変換する新しい技術を用いて、FDG-PET/CT画像から正常心筋を抽出し、さらに深層学習処理を加えて客観的かつ精度の高い確定診断、治療効果判定、重症度・予後評価を行い、将来的には経験豊富な施設と同水準の診断精度を目指すためにこれをソフトウェアとして標準化することを目的とする。
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