| 研究課題/領域番号 |
24K10834
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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 | 三重大学 |
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研究代表者 |
海野 真記 三重大学, 医学部附属病院, 講師 (30649059)
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| 研究分担者 |
前田 正幸 三重大学, 医学部, 寄附講座教授 (70219278)
中山 良平 立命館大学, 理工学部, 教授 (20402688)
當麻 直樹 三重大学, 医学系研究科, 准教授 (80362341)
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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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | MRI / CT-like MRI / 頸動脈プラーク / deep learning |
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| 研究開始時の研究の概要 |
最初に３次元CT-like血管壁MRIは、3D-gradient echo (GRE)シークエンスを用い、短いecho time (TE)から同一エコー間隔で複数回にわたり取得した信号を加算処理後に白黒反転させるmulti-TEを使い開発する。次に３次元CT-like血管壁MRI画像から石灰化を高精度で自動的に抽出する方法を開発する。３次元CT-like血管壁MRI画像による石灰化の抽出と定量化を自動的に行い、本研究での深層学習モデルを確立する。頸動脈プラーク内石灰化のゴールドスタンダードは頸動脈CTAであり、３次元CT-like血管壁MRI画像での石灰化描出能評価には、CTAとの比較を行う。
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