研究課題/領域番号 |
23K11325
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 法政大学 |
研究代表者 |
柴田 千尋 法政大学, 理工学部, 准教授 (00633299)
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研究分担者 |
宮田 康平 福岡大学, 医学部, 准教授 (80759233)
吉仲 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80466424)
福西 広晃 東京工科大学, コンピュータサイエンス学部, 講師 (30815684)
篠原 一彦 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (00327082)
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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: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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キーワード | 深層学習(ディープラーニング) / 胎児心拍陣痛図(CTG) |
研究開始時の研究の概要 |
新生児の脳性麻痺は、母児の生涯を決定的に左右する深刻な疾患である。その一因として、分娩中に比較的高い頻度で生じうる、胎児の低酸素やアシドーシスがしばしば挙げられる。この因子を通した危険性を減少させるためには、胎児の状態を分娩中に常時モニタリングし,早期発見し予防することが重要である。本研究では、数万症例からなる胎児心拍陣痛図(CTG)データを用いて、深層学習、統計的機械学習、および、時系列処理アルゴリズムの先端的な技術を用い、分娩中に迅速かつ正確にそれらの症状の有無を判断する手法の発見を目的とする。
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