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2021 年度 研究成果報告書

食道胃腸摘出標本に対するマルチモーダル計測による高次マクロ病理情報の獲得と解析

研究課題

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研究課題/領域番号 19H01172
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
研究機関千葉大学

研究代表者

羽石 秀昭  千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20228521)

研究分担者 林 秀樹  千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20312960)
池田 純一郎  千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (20379176)
上里 昌也  千葉大学, 大学院医学研究院, 講師 (70436377)
中野 和也  宮崎大学, キャリアマネジメント推進機構, 助教 (80713833)
大西 峻  千葉大学, フロンティア医工学センター, 助教 (30706833)
研究期間 (年度) 2019-04-01 – 2022-03-31
キーワードマクロ病理 / マルチモダリティ / 光計測 / マイクロCT / 位置合わせ技術
研究成果の概要

マクロな病理標本から種々のモダリティにより情報を獲得し、またお互いのデータを関連づけることを目標に、ラマン分光計測、顕微鏡画像収集、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)撮影、さらにマイクロCT撮影などを多角的に行った。腫瘍マウスを用いた基礎実験ではラマンとOCTの組み合わせによって単独のデータよりも識別精度が向上することを示した。またマイクロCTをマクロ病理標本に適用した際の普遍性の高い解析技術として血管抽出法を確立して良好な結果を得た。さらに標本に対するスキャン時間を減らしても画質を劣化させない工夫として、ディープラーニングを用いた超解像手法を考案した。

自由記述の分野

生体光学

研究成果の学術的意義や社会的意義

ラマン分光、顕微鏡、光コヒーレンストモグラフィー(OCT)などのモダリティを複合的に用いて高度な解析ができることを例示したことは、今後のマルチモーダル計測の好例を示したと考える。またマイクロCTのマクロ病理標本への適用については、まだ世界的にみても研究が進んでいないが今後注目される技術である。それに向けて汎用性の高い領域抽出(セグメンテーション)技術を確立し、また高解像度化技術を確立したことは、今後の発展に向けてひとつの礎を与えるものと考える。

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公開日: 2023-01-30  

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