| 研究課題/領域番号 |
24K10820
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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 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
鈴木 一廣 順天堂大学, 医学部, 准教授 (20338370)
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| 研究分担者 |
宮脇 太一 順天堂大学, 医学部, 助教 (30818290)
宿谷 威仁 順天堂大学, 医学部, 准教授 (90529174)
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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 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2026年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人工知能 / 肺癌 / 画像診断 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目標は、申請者らが開発した人工知能(AI)を用いた新しい画像評価法の有用性を証明することである。本研究で用いられる3D U-netディープラーニングアルゴリズムにより、肺病変・リンパ節病変の網羅的な検出と立体的な計測が高精度に自動化されるため、既存のRECISTよりも精度の高い治療効果判定が可能となり、その結果として患者への適切な医療提供が可能となる。また、多忙を極める臨床の現場での作業負荷の軽減も見込まれため、医師の労働時間削減に寄与し、医師の働き方改革への貢献も期待される。
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