| 研究課題/領域番号 |
23K11895
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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 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
藤澤 真義 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (40766656)
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| 研究分担者 |
大原 利章 岡山大学, 医歯薬学域, 助教 (40623533)
松川 昭博 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (90264283)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 病理診断 / AI / パラフィン切片 / HE染色 / 標準化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
病理診断は、体から取り出した組織を非常に薄く(4μm)スライスしたものを顕微鏡で観察し細胞を観察することで成り立っている。スライスは熟練を要する手作業で行われ、施行者による厚さのばらつきが非常に大きい。厚さが異なれば、像も異なる。病理医はこのばらつきを勘案した上で診断できるが、人工知能(AI)はそのことを知らないので、誤った判断を下す可能性がある。この研究は、通常の顕微鏡で撮影したスライスの写真から、AIを利用してその部分の厚さを自動的に推定できる技術の作成を目標とする。スライスの厚さを簡単に評価できる方法はこれまでになく、本技術は、AIを病理診断に適切に応用するうえでの基盤となるだろう。
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