| 研究課題/領域番号 |
24K15787
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
江口 和 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (40507323)
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| 研究分担者 |
牧 聡 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (00771982)
大鳥 精司 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (40361430)
折田 純久 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (60638310)
青木 保親 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任教授 (70584001)
稲毛 一秀 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (80793629)
志賀 康浩 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (90568669)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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 | 深層学習 / 拡散テンソル画像 / 疼痛 / 腰神経 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，拡散テンソル画像Diffusion tensor imaging (DTI) が登場し，Tractographyにより神経の可視化と神経損傷の定量化が可能となった．しかし，DTIの作成はマニュアル操作のため時間と経験が必要とされ，未だ臨床上普及していない．近年，deep learning（深層学習）の発明により人工知能(AI)が脚光を浴び，AIの画像診断分野における活用が期待されている．本研究の目的は， 深層学習セグメンテーションによる神経を同定・神経Tractographyの自動作成，障害神経の定量評価のオートメーション化・普及をはかり，革新的な運動器疼痛イメージング法を確立する．
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