| 研究領域 | スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 |
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| 研究課題/領域番号 |
25120002
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
富樫 かおり 京都大学, 医学研究科, 教授 (90135484)
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| 研究分担者 |
岡田 知久 京都大学, 医学研究科, 特定准教授 (30321607)
藤本 晃司 京都大学, 医学研究科, 特定助教 (10580110)
山本 憲 京都大学, 医学研究科, 助教 (60525567)
伏見 育崇 京都大学, 医学研究科, 助教 (90639014)
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| 研究期間 (年度) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| キーワード | Sparse modeling / Compressed sensing / MRI / Stroke / Myocardial infarction / Cancer |
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| 研究成果の概要 |
今日のMRI検査では、多種類・高精細な画像を撮像するために、必然的に検査時間が長くなっている。本研究は、新たなデータ収集・画像化の原理であるスパースモデリング（SpM）法を用いて、三大成人病の磁気共鳴画像（MRI）の改善を目指すものである。
研究成果として、SpM法により従来の1/2以下の時間で同等の画質で撮像可能とした。脳卒中では脳動脈瘤やモヤモヤ病に代表される血管狭窄の診断でその性能を確認し、心筋梗塞では心臓の動きを観察する時間分解能の向上や、冠動脈画像を超解像する技術を、ガンでは栄養血管の描出やそれを用いた良性・悪性の判定、さらに体動の影響を抑制する手法などを研究・開発した。
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| 自由記述の分野 |
画像診断学
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