| 研究課題/領域番号 |
24K10829
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
雫石 崇 東北大学, 大学病院, 特任助手 (30570741)
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| 研究分担者 |
臼崎 琢磨 東北大学, 大学病院, 医員 (20992093)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024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 | 生成AI / 急性腹症 / 深層学習 / 機械学習 / 救急医学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、深層学習により単純CTから生成された造影CTの臨床応用可能性を急性腹症の診断で評価することである。急性腹症は急激に発症した腹痛の中で緊急手術を含む迅速な対応を要する腹部疾患の総称であり、救急外来を受診した患者のうち5～10％を占める。急性腹症の診断には造影CTが有用であるが、侵襲、造影剤による有害事象、腎機能低下、被曝等を考慮した結果、単純CTによる限定的な評価しかできない急性腹症患者が存在するという問題がある。本研究では急性腹症患者のデータを大規模に収集し、急性腹症に広く適用可能な造影CT生成深層学習モデルを構築し、臨床応用の可能性を検証する。
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