| 研究課題/領域番号 |
25K13391
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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58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 徳島大学 |
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研究代表者 |
富永 正英 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 講師 (90437632)
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| 研究分担者 |
芳賀 昭弘 徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021)
古田 琢哉 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, 原子力科学研究所 原子力基礎工学研究センター, 研究主幹 (40604575)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2030-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2029年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2028年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 深層学習 / モンテカルロシミュレーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では深層学習を用いた人工知能を利用して，少ない放射線量で撮影された低画質の単純X線画像から高画質（ノイズが少なく，散乱線を含まない）なX線画像を導出する技術を構築し，医療被曝低減を目指す．過去に撮影されたCT画像データから患者体系をバーチャルに再構築したVirtual Patientを作成し， X線照射シミュレーションをモンテカルロ計算コードを用いて実行し，多種多様な患者に対する単純X線画像を生成する．シミュレーションで生成した線量の少ない低画質画像と線量の多い高画質画像を組み合わせて深層学習させることにより，低線量の画像から診断に有用となる良質な画像を生成するシステムを構築する．
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