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2020 年度 研究成果報告書

呼気癌診断を実現する嗅覚センサシグナルの「マーカー特徴量」の網羅的探索と最適化

研究課題

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研究課題/領域番号 18H04168
研究種目

基盤研究(A)

配分区分補助金
応募区分一般
審査区分 中区分90:人間医工学およびその関連分野
研究機関国立研究開発法人物質・材料研究機構

研究代表者

吉川 元起  国立研究開発法人物質・材料研究機構, 高分子・バイオ材料研究センター, グループリーダー (70401172)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード嗅覚センサ / 呼気診断 / 膜型表面応力センサ(MSS) / 機械学習 / 特徴量 / がん診断
研究成果の概要

本研究では、呼気によるがん診断の実現に向けて、近年開発された嗅覚センサ「MSS」を用いて、医療機関などで大量の呼気を測定し、機械学習を駆使した解析を行った。これにより、まず再現性の高い呼気測定方法およびデータ解析方法を確立することに成功した。さらにこの手法を用いてがん患者の呼気を測定し、得られたデータを機械学習によって解析することで、高い精度でがんか否かを予測可能なモデルを構築することに成功した。

自由記述の分野

嗅覚センサ

研究成果の学術的意義や社会的意義

我が国の死因第一位であるがんは、早期の段階で発見・治療を行う事で、5年生存率を高くすることできる。しかしながら、現状のがん検診は精神的・肉体的苦痛、放射線被曝への不安、高額な費用、時間がかかるなどといった問題があり、受診率は伸び悩んでいる。本研究は、これらの問題を一挙に解決可能な、呼気によるがんの早期診断の実現を目指したものである。本研究では、物理・化学・工学・医学・計算科学など複数の分野の知見を融合することで、新たな学術体系の基礎を構築した。本研究により、呼気診断の実現に向けた具体的な指針が与えられたため、近い将来、がんの早期発見・早期治療および医療費の大幅な削減が期待される。

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公開日: 2022-01-27   更新日: 2025-01-30  

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