研究課題/領域番号 |
23K09732
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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58030:衛生学および公衆衛生学分野関連:実験系を含まない
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研究機関 | 独立行政法人国立病院機構(東京医療センター臨床研究センター) |
研究代表者 |
佐々木 真理子 独立行政法人国立病院機構(東京医療センター臨床研究センター), その他部局等, 研究員 (60276342)
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研究分担者 |
平野 仁一 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 講師 (60574910)
羽入田 明子 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (70815943)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2027-03-31
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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)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 認知症 / 網膜厚 / 光干渉断層計 / 人工知能 |
研究開始時の研究の概要 |
認知症患者は急速に増加しており、それによる社会的、経済的損失は計り知れない。早期の発見、介入が重要であるが、MRIや脊髄液による診断は時間や費用、侵襲性の点からスクリーニングに適さない。網膜は、血管、神経を直接評価可能で、脳と類似性があるため、非侵襲的に、脳を病理学的に評価する手段として網膜イメージングが注目されている。本研究では、医用画像解析で成果を上げている人工知能(機械学習)を用いて、これまでの疫学研究で得られた認知機能評価、眼科網膜イメージデータ(眼底写真・OCT画像)から、認知機能や認知症、軽度認知障害を推定する機械学習モデル(古典的機械学習ならびに深層学習モデル)を作成、検証する。
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