| 研究課題/領域番号 |
23K11869
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
村松 千左子 滋賀大学, データサイエンス学系, 准教授 (80509422)
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| 研究分担者 |
大岩 幹直 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), その他部局等, 医長 (50649697)
西村 理恵子 独立行政法人国立病院機構(名古屋医療センター臨床研究センター), 未登録, 医長 (70416478)
川崎 朋範 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (90456484)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
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: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 乳がん / 最適化医療 / 浸潤がん / サブタイプ / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳がんは女性に起こるがんの中で最も罹患率が高い．乳がんによる死亡率低下には，早期発見と適切な治療が非常に重要である．特に日本では，他のがんと比較して罹患年齢のピークが低いため，再発リスクを抑え健康寿命を延ばすことが強く望まれる．
乳がんの診断はマンモグラフィと超音波検査，MRI検査，生検結果等を総合的に判断して行われ，がんと診断された場合，タイプにより最適な治療法の実施が検討される．一方で非浸潤がんに対しては術前化学療法が不適用となるため，鑑別診断が必要である．本研究では確定診断までの時間短縮や患者の心理的かつ経済的負担軽減のために，診断画像におけるサブタイプや浸潤性の予測モデルの検討を行う．
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