| 研究課題/領域番号 |
24K23758
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0908:社会医学、看護学およびその関連分野
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| 研究機関 | 順天堂大学 |
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研究代表者 |
寺尾 純奈 順天堂大学, 医学部, 助手 (51004288)
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| 研究期間 (年度) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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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 |
2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 胎児心拍数陣痛図 / コンピュータ解析 / 脳性麻痺 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
分娩中の胎児健常性の評価方法の一つとして胎児心拍数陣痛図（CTG）が用いられるが、脳性麻痺や帝王切開率を減少させる明確な根拠のないまま普及し現在に至っている。また、波形の判読においては検者間だけでなく同一検者の中でも再現性が保てない。本研究ではCTGおよび臨床データの前処理、CTG波形の判読を機械的に行うためのアルゴリズムに臨床的知見や経時的な分娩経過の情報を加えて機械学習を行う。予測対象は児の短期的予後を反映する検査項目とし、最終的には臨床医の分娩予後予測に貢献するモデルの開発を通して、CTGの新たな判読方法を確立する。
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