| 研究課題/領域番号 |
24K15699
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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90110:生体医工学関連
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
中川 晃志 岡山大学, 大学病院, 講師 (70726132)
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| 研究分担者 |
中村 一文 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (10335630)
森田 宏 岡山大学, 医歯薬学域, 教授 (50322227)
西井 伸洋 岡山大学, 医歯薬学域, 准教授 (50537214)
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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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | ブルガダ型症候群 / 心電図デジタルデータ / AI / リスク層別化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究でAIの機械学習に用いる心電図データは国際規格のデジタルデータMFERを用いる点で新規性に加え客観性と汎用性を有し、他の検査モダリティを使用した同様研究や臨床実装へ向けた発展性が期待できる。また、心電図波形データは国際規格のデジタルデータ（MFER）を用いることによる独自性と同様他研究への発展性がある。心電計メーカーと協力して行うことから、構築されたリスク層別化モデルのアプリ作成など心電計への実装に向けた発展性にも富む。
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