| 研究課題/領域番号 |
24K12751
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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56060:眼科学関連
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| 研究機関 | 杏林大学 |
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研究代表者 |
片岡 恵子 杏林大学, 医学部, 准教授 (30760516)
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| 研究分担者 |
坪下 幸寛 杏林大学, その他部局等, 教授 (50910634)
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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 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2026年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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 | 加齢黄斑変性 / 人工知能 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
滲出型加齢黄斑変性（AMD）は、網膜専門医の圧倒的な不足により適切な治療機会を損失し、失明に至る例が後を絶たない。本研究では、①黄斑を広範囲にスキャンしたOCT画像の連続データを使用し、アジア人のAMDは欧米人のAMDと臨床像が異なるため②日本人のAMDのOCT画像を使用し、先行研究にみられるような疾患の診断ではなく③疾患活動性を自動判定する診療支援システムを深層学習を用いて開発することを目的とする。この診療支援システムの実臨床への応用は、AMD診療の施設・地域格差の是正に大きく貢献し、治療機会損失に起因するAMDによる失明の回避が期待できる。
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