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PF-ILDのフラクタル解析とCNN学習モデルを用いた画像診断研究

研究課題

研究課題/領域番号 24K10916
研究種目

基盤研究(C)

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
研究機関奈良県立医科大学

研究代表者

山田 彩  奈良県立医科大学, 医学部附属病院, 研究員 (70896753)

研究分担者 室 繁郎  奈良県立医科大学, 医学部, 教授 (60344454)
太地 良佑  奈良県立医科大学, 医学部, 助教 (60773265)
研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2027年度: 130千円 (直接経費: 100千円、間接経費: 30千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワードPF-ILD / フラクタル解析
研究開始時の研究の概要

進行性線維化を伴う間質性肺疾患(PF-ILD)は予後不良な疾患群であり、早期診断が求められている。ただし、高精細CT(HRCT)所見は多彩であり、画像診断が困難であることが少なくない。本研究ではPF-ILDのHRCT所見をフラクタル解析という手法により定量化し、呼吸機能などの情報との関連を検討する。また、パッチ化した情報(教師データ)を用いてCNN学習モデルを構築し、PF-ILDのデータセットを用いて診断精度を検討する。

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公開日: 2024-04-05   更新日: 2024-06-24  

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