| 研究課題/領域番号 |
23K08328
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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55050:麻酔科学関連
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
廣田 弘毅 富山大学, 学術研究部医学系, 准教授 (30218854)
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| 研究分担者 |
佐々木 利佳 富山大学, 学術研究部医学系, 助教 (10345572)
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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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 人工頭脳 / 神経ネットワーク / 麻酔深度モニター / 脳スライス / 嗅内皮質 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在臨床で汎用されている麻酔深度モニターは，過去数秒～数分の脳波スペクトル分析を集積して解析するためタイムラグが生じ，正確な入眠や覚醒時期，想定外の体動や浅麻酔（術中覚醒）を予想できない欠点がある．本研究では第一に全身麻酔薬による神経ネットワークの断片化を人工知能（AI）でリアルタイムに視覚化・定量化し，ネットワーク断片化が高感度に麻酔効果を示すことを基礎的に明らかにする．本研究により得られたアルゴリズムを使い，透明性や改良性に富んだオープンソース型麻酔深度モニターを開発し，麻酔科学および未来医学の発展に貢献することを最終目的とする．
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