研究課題/領域番号 |
24K10881
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分52040:放射線科学関連
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研究機関 | 千葉大学 |
研究代表者 |
早野 康一 千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (40422232)
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研究分担者 |
藏田 能裕 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (20881337)
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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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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キーワード | 消化管癌 / 宿主 / マルチモーダル画像 / プレシジョンメディシン |
研究開始時の研究の概要 |
進行食道癌や胃癌の治治療成績向上には腫瘍と宿主の両面から癌の病態を解明し、新しいバイオマーカーや治療アルゴリズ ムの開発が必要である。マルチモーダル画像解析とはCT、MRI、PETなど複数の画像診断機 器の情報を組み合わせて病態を解析する方法だが、さらにテクスチャ解析という画像解析技術を組み合わせることで、腫瘍や宿主の病態を網羅的に数値化する事が出来る。本研究ではこれらのマルチモーダルな研究を統合し、得られた多数の画像特徴量を人工知能を使い機械学習させ、予後や治療効果予測に有用なバイオマーカーと新しい治療アルゴリズムを構築し、上部消化管癌の画像によるプレシジョンメディシンの実現を目指す。
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