| 研究課題/領域番号 |
22K12836
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
川田 奈緒子 千葉大学, 真菌医学研究センター, 特任准教授 (00400896)
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| 研究分担者 |
羽石 秀昭 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20228521)
岩男 悠真 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子医科学研究所 先進核医学基盤研究部, 研究員 (40758330)
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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 | COVID-19 / 画像診断 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
今年度はCOVID-19患者の臨床情報と胸部CT画像を統合し、酸素供給の有無を予測する深層学習（DL）モデルを構築した。臨床情報（患者背景、臨床症状、血液検査）と胸部CT検査を施行したCOVID-19患者を後方視的に登録したデータセットを用いた。提案法では 臨床情報とCT画像をそれぞれ単体で多層畳み込み構造を通し情報の抽出を行った後に統合し、ResNet構造を有するネットワークに通した後に、酸素供給の有無を予測した。 追加検証として提案モデルを他施設で取得されたデータセットへ適用した。。提案したDLモデルは、酸素需要予測において単一入力モデルよりも高い予測精度を示し、他施設検証でも安定した精度を示した。さらに構築モデルにおける各情報の寄与度を算出し、モデル予測の妥当性を示した。
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| 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
モデル構築については概ね作成し、検証を行っている
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| 今後の研究の推進方策 |
COVID-19について治療経過までを含めたモデルの構築と予測画像の作成を目指している。また他の呼吸器疾患へのモデル適用について検証する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度に購入予定の備品（ノートPC GPU搭載 約50万）の納入が遅れたこと
投稿中の論文（オープンアクセス費用 約50万円）の掲載の可否の決定が遅れていること
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