| 研究課題/領域番号 |
22K09863
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| 研究機関 | 東北医科薬科大学 |
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研究代表者 |
權太 浩一 東北医科薬科大学, 医学部, 教授 (50254925)
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| 研究分担者 |
舘 一史 東北医科薬科大学, 医学部, 講師 (40377544)
高地 崇 東北医科薬科大学, 医学部, 講師 (60770188)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 眼瞼下垂 / 機械学習 / 長さ-張力曲線 / 下垂要因 |
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| 研究実績の概要 |
機械学習の学習用素材および評価用対象となる、過去の眼瞼下垂症例を整理したが、研究代表者の前および前々所属施設の症例を含むため、臨床研究計画を立案し、その審査申請に向けて準備中である。複数施設にまたがる臨床研究となるため、計画立案に時間がかかっており、まだ実際の症例データを機械学習させる段階に至っていない。
一方、機械学習のためのプログラム作成は、並行して研究を進めている他の臨床素材を対象に、ほとんど完成しており、本研究における学習用データが使用可能となれば、すぐにでも機械学習は開始可能な段階にある。実際に、難治性潰瘍を素材とした機械学習システムを応用に移し、英文論文に投稿してacceptされた。（Tachi K, et al. Application to Quantify Ulcer Areas and Track Its Progress. In press）
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
機械学習の学習用素材および評価用対象となる、過去の眼瞼下垂症例を整理したが、研究代表者の前および前々所属施設の症例を含むため、臨床研究計画を立案し、その審査申請に向けて準備中である。複数施設にまたがる臨床研究となるため、計画立案に時間がかかっており、まだ実際の症例データを機械学習させる段階に至っていない。
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究の臨床素材を機械学習システムによって解析可能とするために、一刻も早く多施設間の臨床研究審査の認可を得て、確立された機械学習システムで解析を開始する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究計画に遅れが生じている現状で、今年度の予算が消化しきれなかったため。
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