深層学習と血管抑制・非抑制画像を利用した新たな転移性脳腫瘍診断法の確立
About this project
- Japan Grant Number
- JP21K07645
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 21K07645
- 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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- Nagoya City University
- Project Period (FY)
- 2021-04-01 〜 2024-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 4,160,000 Yen (Direct Cost: 3,200,000 Yen Indirect Cost: 960,000 Yen)
Research Abstract
脳転移診断には一般に造影後3DT1WIが用いられるが、増強された血管と微小転移の区別が困難な場合がある。VISIBLE (Volume Isotropic Simultaneous Interleaved Bright- and bLack-blood Examination)法は血管信号抑制画像と非抑制画像を同時取得し、高感度、低偽陽性率で脳転移を診断可能であるが、従来法では撮像に5分程度必要である。そこで本研究はVISIBLE法を応用した新たな短時間の撮像法の開発、脳転移症例を深層学習させたAIシステムによる脳転移の自動検出法、および最適な治療法選択法の開発を行う
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040006432267858816
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN