| 研究課題/領域番号 |
21K07651
|
|---|
| 研究機関 | 名古屋市立大学 |
|---|
研究代表者 |
中川 基生 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (60590982)
|
|---|
| 研究分担者 |
齋藤 伸治 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 教授 (00281824)
野澤 久美子 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立こども医療センター(臨床研究所), 臨床研究所, 部長 (20619986)
下平 政史 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 准教授 (60597821)
小澤 良之 名古屋市立大学, 医学(系)研究科(研究院), 助教 (90569005)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| キーワード | AI / 遺伝病 / MRI / セグメンテーション |
|---|
| 研究実績の概要 |
当院において3DT1強調像が撮像された小児頭部MRI800例、神奈川県立こども医療センターで3DT1強調像が撮像された小児頭部MRI60例の画像データをもちいて、脳梁と橋のセグメンテーションをするプログラムを、python、pytorchを用いて作成した。Intersection over Unionは90%以上であり、小児頭部MRIの脳梁、橋の領域を正確に検出できるようになった。
本研究による成果を、第83回日本医学放射線学会(横浜)にて発表した。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究における成果を第83回日本医学放射線学会(横浜)にて発表することができた。
|
| 今後の研究の推進方策 |
小児頭部MRIから脳梁、橋をセグメンテーションモデルを作成し、これからそれぞれの面積を計測できるように改定する。小児の正常コントロール群から年齢ごとの脳梁、橋面積の正常値をしらべ、セグメンテーションモデルにより算出した脳梁、橋の面積が自動的に正常値と比較できるようにプログラムを作成する予定である。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
初年度に新型コロナウイルスの蔓延により学会出席、学会発表を自重したため。パンデミックが落ち着いたため、積極的に研究成果を国際学会でも発表する予定である。
|
