| 研究課題/領域番号 |
24K10985
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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52050:胎児医学および小児成育学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
伊藤 直樹 帝京大学, 医学部, 講師 (20529177)
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| 研究分担者 |
石黒 秋生 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (20372906)
神田 知紀 神戸大学, 医学部附属病院, 講師 (30514781)
高橋 和浩 帝京大学, 医学部, 講師 (60297447)
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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: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | AI / RDS / TTN / newborn |
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| 研究開始時の研究の概要 |
AIを用いた画像診断の研究開発が急速に進んでいるが、新生児領域での研究は世界でも未開発である。本研究では胸部エックス線画像で診断や重症度分類を行う新生児呼吸窮迫症候群（RDS）と新生児一過性多呼吸（TTN）に着目する。AIを用いて診断を標準化し、迅速に適切な治療に導きたい。AI開発ツールとしては、Microsoft AzureのCustom Visionを使用する。RDSおよびTTN、正常肺各1000例の画像をデータベース化し、診断精度を深める。さらに、可視化のためのヒートマップを開発する。こうしたAIを用いて診断を標準化し、より迅速に適切な治療、予後予測や重症度判定との関連を明らかにする。
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