| 研究課題/領域番号 |
23K14866
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
倉田 靖桐 京都大学, 医学研究科, 助教 (40836178)
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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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | Deep learning / Anomaly detectioin / Uterine leiomyoma / Uterine leiomyosarcoma / MRI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
子宮筋腫と肉腫の鑑別は臨床的に非常に重要な課題であるが、未だ十分な診断能と汎用性を有する診断モデルが確立されていない。この一因は、子宮肉腫のような頻度が低く、学習データの収集が容易でない疾患に対して深層学習による画像解析を実施することが難しいことである。本研究の目的は、深層学習による画像認識、異常検知の手法を用いて MRIにおける子宮筋腫と肉腫の診断モデルを作成し、頻度が低い疾患の診断モデル作成に対する深層学習の効果的な適用方法を提案することである。
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