2023 Fiscal Year Research-status Report
遺伝病のthin slice撮像と人工知能による磁気共鳴画像診断法の樹立
| Project/Area Number |
21K07651
|
|---|
| Research Institution | Nagoya City University |
|---|
Principal Investigator |
中川 基生 名古屋市立大学, 医薬学総合研究院(医学), 講師 (60590982)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | AI / 遺伝病 / MRI / セグメンテーション |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
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。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
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。
|
| Strategy for Future Research Activity |
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。
|
| Causes of Carryover |
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。
|
