研究課題/領域番号 |
23K15373
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分54030:感染症内科学関連
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研究機関 | 福島県立医科大学 |
研究代表者 |
安田 一行 福島県立医科大学, 医学部, 講師 (90905118)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
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キーワード | リケッチア感染症 / 人工知能 / 間接蛍光抗体法 / 免疫ペルオキシダーゼ法 |
研究開始時の研究の概要 |
日本紅斑熱とツツガムシ病の血清学的確定診断は間接蛍光抗体法/免疫ペルオキシダーゼ法 (IFA/IP法) が旧来からの標準法であり、本邦がリードしてきた分野である。しかしIFA/IP法での抗体価の判定は人間が行うことから、再現性の問題点が指摘されている。本研究の目的は、人工知能の活用によりIFA/IP法における再現性の高い抗体価評価法を確立することである。IFA/IP法における発色画像と熟練者の判定結果を「教師データ」として収集し、人工知能に機械学習を行わせ解析アルゴリズムを構築し、その性能を検証する。IFA/IPの高い再現性が確立することで、地球規模のリケッチア感染症調査での活用が期待される。
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