| 研究課題/領域番号 |
24K11015
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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 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
勝俣 善夫 千葉大学, 医学部附属病院, 医員 (80993823)
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| 研究分担者 |
遠藤 真美子 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (30436414)
川上 英良 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (30725338)
服部 真也 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (50836179)
照井 慶太 自治医科大学, 医学部, 教授 (70375773)
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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: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2024年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2016～2022年に千葉大学医学部附属病院NICUにて入院し，全身（下顎～骨盤）のX線画像が撮像された新生児（日齢30以内）のX線画像を対象とする。①まず、深層学習に基づく物体検知アルゴリズムを応用して，新生児全身X線画像における領域（肺野・腹部・縦郭・骨（脊椎骨・上腕骨・大腿骨）を自動検出するモデルを開発する。並行して、アノテーションツール（Label Studio）を用いてラベリングを行う。 ②予測ターゲットとなるアウトカムをカルテから抽出し，X線画像をインプットとして合併症・予後を予測する深層学習モデルを開発する．
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