機械学習と多層検出器CTを用いた食道癌におけるがん周囲微小環境の定量的画像解析
About this project
- Japan Grant Number
- JP20K08112
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 20K08112
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 52040:Radiological sciences-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2020-04-01 〜 2025-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 2,600,000 Yen (Direct Cost: 2,000,000 Yen Indirect Cost: 600,000 Yen)
Research Abstract
多層検出器CTの画像所見と食道癌の病理組織学的所見（分化度、深達度、脈管侵襲、リンパ管侵襲、リンパ節転移の有無）の対比を行う。がん周囲微小環境に関して切除標本の免疫組織化学染色を行いTAMやCAFの多寡を検討し、多層検出器CTテクスチャ解析で得られる parameter との関連を調査する。機械学習の入力データとして多層検出器 CT の実行原子番号画像、ヨード密度画像、仮想単純画像などを組み合わせ、multi-parametricな解析を行い、これらを教師データとしてがん周囲微小環境を評価可能な診断システムの構築、検証を行う。
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040003825724500096
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN