| 研究課題/領域番号 |
24K10774
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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52040:放射線科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 |
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研究代表者 |
生駒 洋子 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 主幹研究員 (60339687)
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| 研究分担者 |
小畠 隆行 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部, 次長 (00285107)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2026年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ダイナミック造影MRI / 血行動態 / 乳腺腫瘍 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳腺ダイナミック造影MRIでは、投与した造影剤の濃度変化を画像化し、数学的モデルを用いた解析を行うことで、組織の血行動態を定量的に評価することができる。腫瘍では血管新生により血行動態が変化するため、血行動態パラメータは腫瘍の診断能向上や治療効果判定、予後予測に役立つものと期待される。しかし、血行動態パラメータを正確に求めるには高時間分解能で数分間の連続撮像が求められることから、一般の臨床検査では難しく、乳がんの臨床画像診断における血行動態パラメータの活用度は低い。そこで本研究では、機械学習の手法を取り入れ、低時間分解能の撮像データから腫瘍の血行動態を簡便、高精度に定量する手法を開発する。
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