| 研究課題/領域番号 |
23K11311
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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| 研究機関 | 苫小牧工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
三上 剛 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (40321369)
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| 研究分担者 |
米澤 一也 独立行政法人国立病院機構函館病院(臨床研究部), 臨床研究部, その他 (20301955)
中村 嘉彦 苫小牧工業高等専門学校, 創造工学科, 准教授 (60402476)
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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 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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 | MRI画像 / 睡眠時無呼吸症候群 / 画像読影 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，睡眠時無呼吸症候群(SAS)患者のMRI画像を入力とし，SASの重症度を出力する機械学習モデルを構築し，その内部構造と画像の注視領域を分析することで，SASの画像読影診断法を構築することを目的とする．
SASの病態は個人差が大きく，リスクファクタも多様かつ複合的であることから，SAS患者のMRI画像の読影には十分な症例経験が必要であり，未だ確立されていない．
本研究課題は，医師と等価な診断スキルをAIに学習させるという診断の自動化を目的とした従来の発想とは異なり，そこから一歩進めて，医師がAIから学ぶことで自らの診断手法を高めるという新たな潮流をSASの画像診断の現場にもたらす．
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