| 研究課題/領域番号 |
24K15011
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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61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 長崎大学 |
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研究代表者 |
Kavitha Muthu・Subash 長崎大学, 総合生産科学研究科(情報データ科学系), 助教 (00909278)
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| 研究分担者 |
石丸 英樹 長崎大学, 医歯薬学総合研究科(医学系), 准教授 (00625858)
酒井 智弥 長崎大学, 情報データ科学部, 准教授 (30345003)
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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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | Data Saving / Self Supervised |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Ischemic strokes occur when brain blood flow is blocked, causing cell death. Quick, accurate action is vital to minimize damage. Current AI methods require extensive data and manual labeling by doctors. Our new method saves time and data by using parallel computing to spot possible stroke areas without needing as much data. This means it can find stroke sites on its own without manual labeling. We'll focus on two main goals: quickly and affordably diagnosing ischemic stroke using brain PET scans and predicting stroke recurrence risk and brain changes for real-life medical follow-ups.
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