| 研究課題/領域番号 |
25461864
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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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| 研究分野 |
放射線科学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立がん研究センター |
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研究代表者 |
山口 雅之 国立研究開発法人国立がん研究センター, 先端医療開発センター, ユニット長 (90450577)
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| 連携研究者 |
朽名 夏麿 東京大学, 新領域創成科学研究科, 准教授 (70578559)
藤井 博史 国立がん研究センター, 先端医療開発センター 機能診断開発分野, 分野長 (80218982)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2013年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 画像診断学（含 放射線診断学） / がん分子標的治療 / 効果判定 / 橋渡し研究 / 画像診断学（含放射線診断学） / 画像診断学 / MRI / 機械学習 / ＭＲＩ |
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| 研究成果の概要 |
新規機械学習法のカルタ法を利用して、膵臓癌、大腸癌モデルを含む様々な動物モデルのMRI画像を分類することができるかテストした。3.0または9.4テスラ高磁場MRI装置を用い、動物モデルの画像を取得した。カルタ法では、MRIに映し出された画像特徴に基づいて、高い精度の画像分類が可能であった。従って同法は、分子標的薬や放射線照射を含む癌治療において効果予測や判定を行う画像分類ソフトウェアの開発に有用と期待される。
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